大数据学专业主要学习内容包含但不限于以下几个领域：
数学与统计学：
高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等，为数据分析提供理论支持。
计算机科学基础：
数据结构、算法设计与分析、操作系统和数据库原理等，为数据处理和存储提供技术支撑。
编程语言：
Python、Java等，用于编写代码和处理数据。
大数据技术：
数据采集与预处理、数据存储与管理、大数据处理框架（如Hadoop和Spark）等技术。
数据可视化：
学习如何将分析结果以直观的方式呈现，使用工具如Tableau、PowerBI等。
专业核心课程：
包括数据科学与大数据技术导论、数据采集与处理、数据分析与可视化、数据挖掘与机器学习、数据库系统、分布式计算与存储等。
选修课程：
可能包括数据科学算法、数据科学专题、大数据平台与分布式系统、云计算、数据安全等。
大数据专业的毕业生可以在多个领域找到工作，如大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、信息架构工程师、大数据可视化工程师等。随着大数据技术的快速发展，该领域的就业前景非常广阔