大数据专业通常涵盖的科目包括但不限于以下几个方面：1.数据科学与统计学：包括数据分析、统计学原理、概率论、数据建模等课程，帮助学生掌握数据处理和分析的基本理论和方法。2.数据管理与数据库技术：学习数据...
大数据专业通常涵盖的科目包括但不限于以下几个方面：
1. 数据科学与统计学：包括数据分析、统计学原理、概率论、数据建模等课程，帮助学生掌握数据处理和分析的基本理论和方法。
2. 数据管理与数据库技术：学习数据库系统原理、数据仓库设计与管理、数据挖掘、数据清洗、数据集成等内容，掌握数据存储、管理和挖掘的技术。
3. 大数据处理与分析技术：学习大数据处理平台（如Hadoop、Spark等）的原理和应用、分布式计算、大数据实时处理技术等内容，掌握大数据处理和分析的核心技术。
4. 机器学习与人工智能：包括机器学习基础、深度学习、自然语言处理、图像识别等内容，帮助学生了解人工智能在大数据领域的应用。
5. 商业分析与决策支持：学习商业智能、数据可视化、决策支持系统等内容，培养学生从大数据中发现商业洞见并辅助决策的能力。
除了上述核心科目外，大数据专业还可能包括相关的法律、伦理、商业等非技术类课程，以培养学生全面发展的能力和素养。随着大数据领域的不断发展，课程设置也会根据行业需求和技术更新做出调整，因此大数据专业的课程设置可能会有所差异。