留学数据处理专业的学习内容主要包括以下几个方面：
数据收集与清洗
学习从各种数据源（如数据库、文件、API、网络爬虫等）获取数据的过程。
掌握数据清洗技术，包括正则表达式、数据转换、缺失值处理等，以确保数据质量。
数据存储与管理
了解各种数据存储技术，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）、分布式存储系统（如HDFS、Amazon S3）等。
学习数据管理的基本知识，如数据备份与恢复、数据安全与隐私保护等。
数据分析与挖掘
学习数据分析的基本原理和方法，包括统计分析、回归分析、时间序列分析等。
掌握数据挖掘的基本概念和算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等，并学习数据预处理和特征选择、模型评估和优化等相关技术。
数据可视化与展示
学习如何将复杂的数据分析结果以图表、图形等直观的形式展示出来，帮助决策者更容易理解和分析数据，从而做出更精准的决策。
大数据处理技术
学习大数据处理的技术和工具，包括分布式存储与计算、并行计算、数据流处理等。
了解大数据处理的应用案例，如推荐系统、智能交通等。
数据科学与伦理
学习数据科学的基本原理和方法，包括统计学、计算机科学和业务知识。
了解数据科学在商业、智能交通、供应链分析等领域的应用，并学习数据伦理、大数据管理与创新、大数据治理与政策等内容。
综上所述，留学数据处理专业的学习内容涵盖了数据收集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化与展示、大数据处理技术以及数据科学与伦理等多个方面。这些知识和技能将帮助学生更好地理解和处理大量数据，从而在数据驱动的决策中发挥重要作用。