大数据专业主要学习内容包含以下几个方面：

1. 支撑性学科：学习统计学、数学、计算机科学等基础学科，这些是大数据专业的核心知识体系。

2. 应用拓展性学科：涉及生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等领域，培养学生的跨学科应用能力。

3. 数据处理技能：学习数据采集、分析、处理的相关软件工具，包括数学建模软件和计算机编程语言，以培养具备专业知识及数据思维的复合型人才。

以中国人民大学为例，大数据专业的基础课程包括：

1. 数学分析

2. 高等代数

3. 普通物理数学与信息科学概论

4. 数据结构

5. 数据科学导论

6. 程序设计导论

7. 程序设计实践

必修课程涵盖：

1. 离散数学

2. 概率与统计

3. 算法分析与设计

4. 数据计算智能

5. 数据库系统概论

6. 计算机系统基础

7. 并行体系结构与编程

8. 非结构化大数据分析

选修课程则包括：

1. 数据科学算法导论

2. 数据科学专题

3. 数据科学实践

4. 互联网实用开发技术

5. 抽样技术

6. 统计学习

7. 回归分析

8. 随机过程

大数据专业扩展岗位包括：

1. 大数据系统架构师：负责大数据平台的搭建、系统设计和基础设施构建，需要掌握计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等技术。

2. 大数据系统分析师：针对不同行业，利用大数据技术进行数据生命周期管理、分析和应用，需要具备人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法等技能。

3. Hadoop开发工程师：解决大数据的存储问题，需要熟悉Hadoop等大数据存储框架。

4. 数据分析师：在不同行业中，负责数据的收集、整理和分析，需要运用数据分析工具，提取、分析和呈现数据，实现数据的商业价值。

5. 数据挖掘工程师：从海量数据中挖掘规律，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，并掌握Python、Java、C或C++等编程语言，以及MapReduce、Hadoop、Spark等大数据处理工具。

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文章来源：天狐定制

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