数据科学与大数据技术专业是一个高度交叉的学科，它融合了数学、统计学、计算机科学等多个领域的知识，旨在培养学生从海量数据中提取价值的能力。该专业的主要内容包括以下几个方面：

1. 数学与统计基础

数学模块：涵盖数学分析、高等代数、离散数学等，为数据分析和建模打下坚实的数学基础。

统计模块：包括概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程等，教授学生如何描述、推断和预测数据。

2. 计算机科学基础

计算机模块：涉及数据结构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、以及编程语言如C++、Java、Python，这些课程帮助学生掌握数据处理的工具和平台。

大数据技术：学习Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及Python与大数据分析、R语言等，用于实际的数据处理和分析。

3. 大数据分析与技术

大数据分析模块：包括机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理等，让学生掌握复杂数据的分析方法和技术。

4. 实践与应用

通过项目实践，学生学习如何将理论应用于解决实际问题，比如利用大数据解决交通拥堵、实现智慧家居、智慧农业和智慧旅游等场景。

学生还需掌握大数据平台的构建、维护以及数据治理的框架。

5. 专业方向

该专业通常分为数据分析、数据平台建设和数据治理三大方向，每个方向都有其特定的课程和技能要求。

6. 跨学科能力

强调计算思维能力的培养，从逻辑到不确定性思维的过渡，以及在大数据处理中的系统构建、算法模型和应用推理能力。

数据科学与大数据技术专业的主要内容是什么

7. 课程设置

包括专业基础课、专业核心课和专业选修课，不同学校根据人才培养方案可能有所调整。

8. 实践与实习

鼓励学生参与实习，积累行业经验，特别是在寒暑假期间，选择与专业对口的岗位，以增强就业竞争力。

9. 未来展望

随着技术的发展，该专业毕业生将面对更广阔的就业市场，包括但不限于金融、电商、医疗、教育和等领域。

数据科学与大数据技术专业是一个综合性的学习领域，要求学生具备深厚的理论基础、强大的编程能力和分析技巧，以及不断适应新技术的学习能力。