大数据学科是一个 跨学科的多学科交叉融合的交叉学科和新兴学科，主体是统计学和计算机科学。它涉及到多个学科，包括计算机科学、统计学、数学、信息技术、商业分析等，主要关注如何有效地收集、存储、处理和分析大量的数据，以便从中提取有价值的信息和洞察力。
大数据专业的课程通常包括以下几大部分：
理论基础
数学与统计学：包括概率论、数理统计、回归分析和时间序列分析等。
计算机科学：包括数据结构、算法设计与分析、操作系统和数据库原理等。
应用拓展性学科
生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等。
实践性课程
数据采集、存储、处理和分析的技术。
数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等。
大数据专业的学习压力较大，因为需要掌握多个学科的知识。因此，建议学生在选择大数据专业时做好充分的思想准备，并持之以恒地学习，以免半途而废。
总的来说，大数据学科是一个融合了多学科知识的交叉学科，旨在培养能够处理和分析海量数据的专业人才，以支持企业决策和社会发展。
