大数据专业需要学习：数学分析、高等代数、普通物理数学和信息科学导论、数据结构、数据科学导论、编程导论、编程实践、离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统导论、，计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据技术专业很容易找到工作

大数据分析、挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术。

专业课程：面向对象编程、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、python编程、Java编程、数据库技术、web开发、Linux操作系统、大数据平台建设与运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

旨在培养学生系统掌握数据管理和数据挖掘方法，成为具有大数据分析与处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发、数据产品可视化显示与分析的高级专业大数据技术人才。

大数据技术就业方向

数据挖掘工程师

要进行数据挖掘，我们需要从海量数据中发现规律，这需要一定的数学知识，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。常用的语言包括python、Java、C或C++。有时需要使用MapReduce编写程序，然后使用Hadoop或Hyp处理数据。如果您使用python，它将与spark相结合。

大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作和日常生活中的应用，大数据可视化也正在改变人们阅读和理解信息的方式。从百度的迁移到谷歌的流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后英雄。

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