数据科学与大数据技术专业的必修课程包括：首先，数据结构和算法，这是学习数据处理和分析的基础，教授数据结构和算法的基本原理和应用。

其次，数据库系统课程涵盖了数据库的设计、管理和操作技术，包括关系数据库和非关系型数据库。

再者，数据挖掘与机器学习课程介绍数据挖掘和机器学习的基本概念和算法，教授如何从大量数据中发现模式和规律，并使用机器学习算法进行预测和分类。

此外，大数据技术与平台课程让学生了解大数据技术的原理和应用，包括Hadoop、Spark等大数据处理平台和工具的使用。

统计学和概率论课程教授统计学和概率论的基本理论和方法，为数据分析和模型建立提供支持。

数据可视化课程教授如何使用图表、图形和其他可视化技术，有效地展示和传达数据分析结果。

企业智能与决策支持系统课程研究企业智能与决策支持系统的原理和方法，教授如何利用数据进行业务决策分析和优化。

数据伦理和法律课程介绍数据使用中的伦理和法律问题，教授如何合法、合规地处理和使用数据。

除了这些必修课程，根据具体的专业设置和课程设置，还可能包括如数据安全、数据质量管理、自然语言处理等领域的课程。

为了深化和拓展自己在数据科学和大数据技术领域的专业能力，学生还应根据自身兴趣和职业目标，选择相关的选修课程。

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文章来源：天狐定制

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