大数据技术专业的课程设置广泛且深入，旨在培养掌握数据科学与技术的复合型人才。根据本科和专科的不同，课程内容有所差异，但都围绕数学、统计学、计算机科学三大核心领域展开。以下是一些主要课程的概览：

大数据技术专业的课程设置有哪些

本科（数据科学与大数据技术）:

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理、数据结构、数据科学导论、程序设计（Java、Python）。

必修课程：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课程：数据科学算法导论、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程、人工智能、数据建模、大数据平台核心技术。

专科（大数据技术与应用）:

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、数据可视化设计。

核心课程：概率与数据统计、大数据概论、操作系统原理（Linux）、数据结构、数据库原理及应用、数据仓库与挖掘技术、分布式数据库、大数据应用开发语言、数据导入与预处理、机械学习、大数据分析与内存计算。

其他关键技能与技术:

编程语言：Java、Python是基础，用于数据处理和分析。

大数据技术框架：Hadoop、HDFS、HBase、Spark、Storm等，用于数据存储、处理和实时分析。

数据可视化：学习如何使用工具和技术将数据转换为可视化报告。

数据库技术：包括SQL和NoSQL数据库，如Oracle、MySQL、MongoDB等。

操作系统：尤其是Linux，因为大数据工具通常在Linux环境下运行。

数据预处理与分析：数据清洗、数据整合、数据建模等。

课程设置还会根据学校的特色和行业需求进行调整，包含最新的技术趋势和实践项目，以确保学生能够掌握解决实际大数据问题的能力。选修课程允许学生根据个人兴趣和职业规划选择更深入的方向，如数据科学算法、特定领域的数据分析等。