大数据专业主要学习数学、计算机科学和统计学等相关领域的知识，以及大数据的采集、存储、处理、分析和应用等技术。

大数据专业的学习内容广泛且深入。在数学方面，学生需要掌握高等数学、线性代数、概率论等基础知识，这些为后续的数据建模和分析提供了坚实的数学基础。同时，离散数学的学习培养了学生的逻辑思维和抽象能力，对于理解数据结构和算法至关重要。

在计算机科学领域，大数据专业的学生需要学习程序设计基础，如Python、Java等编程语言，掌握编程的基本概念、语法和数据结构。此外，数据库原理、数据结构与算法、分布式存储系统等课程也是必不可少的，它们使学生具备处理大规模数据的能力。特别是大数据处理框架如Hadoop、Spark等的学习，让学生能够进行大规模数据的并行处理和分析。

在统计学和数据分析方面，大数据专业的学生将学习数据挖掘、机器学习等核心技术。数据挖掘涉及关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等，能够从大量数据中发现有价值的信息和模式。而机器学习则涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等内容，培养学生利用机器学习算法进行数据分析和预测的能力。

除了理论知识的学习，大数据专业还非常注重实践能力的培养。通过配合理论课程设置的实验环节，学生将有机会进行实际操作，巩固所学的知识和技能。例如，在数据采集与预处理课程中，学生需要使用实际数据进行清洗和转换操作；在机器学习课程中，学生则需要使用数据集进行算法的训练和评估。此外，综合性项目的开展也是大数据专业教学中的重要组成部分，这些项目要求学生运用所学的大数据知识和技术解决实际问题，从而培养学生的团队合作能力和实际问题解决能力。

总之，大数据专业是一个综合性强、涉及领域广泛的专业。学生需要学习数学、计算机科学、统计学等多方面的知识和技能，同时注重实践能力的培养，以适应大数据时代对专业人才的需求。通过系统学习，大数据专业的学生将能够掌握大数据处理和分析的核心技术和方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署等能力的高级专业人才。