随着大数据技术的广泛应用，大数据专业人才的需求也在逐年增加，为了适应这一趋势，许多学生和家长开始关注大数据专业，大数据具体学什么呢？
大数据专业涵盖了多个领域，包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化等，这些领域都需要掌握相关的技术和工具，如Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及Python、R等数据分析语言。
在课程设置上，大数据专业通常包括以下几个方面的内容：
1、数据基础：学习数据表示和存储的基本原理和方法，包括数字、文字、图像、音频、视频等不同类型的数据。
2、数据采集：学习如何从不同的数据源获取数据，包括网络爬虫、API接口、传感器数据等。
3、数据预处理：学习如何对数据进行清洗、去重、整合等操作，以提高数据的可用性和准确性。
4、数据分析：学习如何使用各种统计方法和算法对数据进行挖掘和分析，以发现数据中的规律和趋势。
5、数据可视化：学习如何将数据分析的结果以图表的形式呈现出来，以便更好地理解和分析数据。
除了技术方面的课程，大数据专业还需要学习一些理论知识和应用场景，学习统计学、机器学习、人工智能等相关知识，了解大数据在金融、医疗、电商等领域的应用。
当然，不同的学校和机构在课程设置上可能会有所不同，但总体来说，大数据专业的学习内容涵盖了数据采集、存储、处理、分析、可视化等多个方面，旨在培养具有全面技能的大数据人才。
大数据专业的学习内容非常丰富，需要掌握的技术和知识也很多，只要认真学习，掌握好相关技能和知识，就能够成为一名优秀的大数据人才。
