1、大資料技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
2、還需學習資料採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機程式語言等，知識結構是二專多能複合的跨界人才(有專業知識、有資料思維)。
3、以中國人民大學為例：基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐。必修課：離散數學、機率與統計、演算法分析與設計、資料計算智慧、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與程式設計、非結構化大資料分析。選修課：資料科學演算法導論、資料科學專題、資料科學實踐、網際網路實用開發技術、抽樣技術、統計學習、迴歸分析、隨機過程。
在填報高考志願時，有小夥伴比較關心大資料專業課程有哪些?就業前景怎麼樣?下面是由本站編輯為大家整理的“大資料專業學什麼 好就業嗎”。
大資料開設課程
數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐、離散數學、機率與統計、演算法分析與設計、資料計算智慧、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與程式設計、非結構化大資料分析等。
大資料工程師的發展前景
近年來，隨著資訊化和資料產業的發展，社會上對大資料相關專業的人才需求量持續上升，但是國內真正的大資料方面的專業人才數量非常少，這樣的供需不平衡就會導致資料行業產生一個較大的人才缺口，大資料工程師將迎來廣闊的就業前景，大資料和IT類似，都是越老越吃香，你的實踐經驗越豐富，你可以發展的職業生涯也就越長，自我價值也就越大。
大資料的未來發展前景是值得肯定的，現在大資料人才出現了供不應求的情況。大資料行業就業市場較為活躍的地區主要集中在京津冀、長三角、珠三角、成渝等區域，但是從目前招聘資料來看，大資料人才還是不能滿足市場的需求，因此現在學大資料未來的發展前景是非常好的。
大資料產業的發展離不開國家政策的支援，國家對大資料的戰略政策制定和實施，也成為大資料市場不斷髮展的有力條件。比如上海的“大資料局”和貴州的“雲上貴州”，長江三角洲和京津冀還有中西部地區，都在國家的政策下發展得良好。政策的支援在不斷更新著我們對大資料的認識。
拓展閱讀：大資料的就業方向
1、大資料開發工程師
大資料開發工程師，精簡到一個詞語就是：統計;精簡到兩類指標就是：PV和UV;精簡到一句話就是：統計各種指標的PV和UV。當然，具體的工作，並不是這麼的簡單，還需要從業者具備hadoop、spark、kafka、python等知識的應用。
2、Hadoop開發工程師
資訊時代資料的爆發式增長，使得資料的規模越來越大，傳統BI(即商務智慧)的資料處理成本高漲，加劇了企業的負擔。而Hadoop廉價的資料處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。
3、資訊架構工程師
資訊架構師需要懂得如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行資料管理和利用。資訊架構師的關鍵技能包括主資料管理、業務知識和資料建模等。當然，這也就是資訊架構工程師的工作。
4、大資料分析師
大資料分析師需要對海量的大資料做分析、挖掘和展現，並且將其中有價值的資訊提取出來為決策提供支援，而大資料分析師實際上就是從事這類工作的從業人員。大資料分析師不僅要具備資料分析知識，作為高階大資料分析師，還要掌握大資料技術相關知識，如Hadoop、Python等，具備更為綜合的大資料知識體系。
1、基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐。
2、必修課：離散數學、機率與統計、演算法分析與設計、資料計算智慧、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與程式設計、非結構化大資料分析。
3、選修課：資料科學演算法導論、資料科學專題、資料科學實踐、網際網路實用開發技術、抽樣技術、統計學習、迴歸分析、隨機過程。