大数据专业归属于交叉科学：以统计学、数学课、电子计算机为三大支撑点性课程；微生物、医药学、环境生态工程、社会经济学、社会心理学、企业管理学为运用扩展性课程。除此之外还需学习培训数据收集、剖析、图像处理软件，学数学三维建模软件及电子计算机编程语言等，知识体系是二专大多能复合型的跨界营销优秀人才(有专业技能、有数据思维)。
大数据关键学习内容
大数据应用专业的大学毕业生将来能够 从业的职位包含数据收集、数据统计分析、大数据运维管理、数据分析、大数据应用开发设计等。
在知识体系的设计方案上，大数据应用技术性牵涉到数学课、统计学、编程语言、大数据平台、电脑操作系统、数据分析专用工具等內容，此外也会牵涉到物联网技术、云计算技术等有关层面的內容。数学课和统计学是大数据技术性的关键基本，即便 从业落地式运用还要关键把握一些普遍的优化算法。
编程语言的学习培训一般会集中化在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从现阶段学生就业的视角考虑，Java是非常好的挑选。假如将来想从业大数据应用开发设计职位，那麼必须关键学习培训一下编程语言一部分。
大数据平台的学习是大数据应用技术性的关键学习内容之一，大数据平台的学习内容包含大数据平台的布署、调节、维护保养等內容。现阶段Hadoop、Spark是较为普遍的大数据平台，另外这两个服务平台也较为合适新手学习培训和试验。历经很多年的发展趋势，现阶段大数据平台的部件早已慢慢丰富多彩，因此这一部分学习内容也相对性比较多。
数据分析专用工具的学习培训能够 从基本上的Excel逐渐，随后进一步学习培训各种各样BI专用工具，在学数据分析专用工具的全过程中也牵涉到一些普遍的数据分析优化算法及其数据库查询专业知识。
最终，伴随着大数据技术性慢慢落地式到众多的传统产业，将来大数据应用技术专业的发展前景或是较为宽阔的。
大数据职业生涯发展方位
1、大数据开发设计方位;所涉及到版的岗位职位为：大数权据技术工程师、大数据维护保养技术工程师、大数据技术工程师、大数据系统架构师等；
2、大数据挖掘、数据分析和深度学习方位; 所涉及到的岗位职位为：大数据投资分析师、大数据工程师职称、大数据投资分析师权威专家、大数据发掘师、大数据优化算法师等；
3、大数据运维和云计算技术方位；相匹配职位：大数据运维工程师；
以最基本的大数据开发设计为例子，新手入门最少薪酬可以达到8K-1W，且该领域的薪酬年增长率极高。据某招聘网站薪酬表明，杰出大数据技术工程师的均值在50K/月，可以说十分有“前景”了。
