大数据专业主要学习数据采集、存储、处理和分析等方面的知识。

一、大数据专业的核心课程

大数据专业涉及多个核心领域，主要学习内容包括：

1. 数据科学与大数据技术基础：这是大数据专业的入门课程，涉及大数据的基本概念、技术发展和应用前景。

2. 数据采集与预处理：学习如何从不同来源采集数据，以及数据清洗和转换的方法。

3. 数据库管理与应用：掌握关系型数据库和非关系型数据库的原理及应用。

4. 大数据分析与应用：学习使用各种大数据分析工具和方法进行数据挖掘和分析，如机器学习、数据挖掘等。

二、大数据技术的内容详解

1. 数据挖掘与处理部分：此部分强调如何从海量数据中提取有价值的信息。涉及到的技术包括但不限于数据挖掘技术、云计算技术等。

2. 大数据管理部分：学生将了解如何利用现代数据库系统存储和处理这些数据，特别是NoSQL数据库的相关知识。除此之外，还需了解数据安全和数据隐私相关的法规。这些法规和规章制度在实际工作中是非常重要的内容。不仅如此，机器学习理论的应用也会在该专业中占据相当大的比重。特别是在处理和分析大数据时，需要利用机器学习算法进行预测和决策支持。大数据专业的学生通常需要掌握多种编程语言，包括Python和R等数据处理和分析工具，这对于后续的职业生涯是非常有帮助的。这些课程为学生提供了全面的知识和实践技能，使他们能够在各种行业和企业中有效地处理和分析大数据。

综上所述，大数据专业涵盖了广泛的领域和深入的技术内容，是一门注重实践应用的学科。随着数字经济的快速发展，大数据专业人才的需求越来越大，因此，掌握大数据知识对于未来的职业发展具有重要的价值。