作為新興技術領域，大數據對專業人才的需求正在不斷攀升，與此同時，也就帶來了國內高校的大數據專業熱潮。數據科學與大數據技術、大數據技術與應用，這些都是近年來的熱門行業。那么大數據專業難學嗎？主要課程內容有哪些？今天我們來具體了解一下。
從知識結構上來看，大數據技術專業以計算機、數學、統計學為主要基礎內容。專業設立的目標，是培養學生掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法。
那么大數據專業難學嗎？我們可以看看某211大學的課程簡介——
數學類：高等數學、概率論與數理統計、運籌學或數學建模或矩陣理論
學科基礎課：計算機導論與程序設計、電路與電子學基礎、離散數學、數字邏輯與數學系統
專業基礎課：數據結構、計算機系統基礎、編譯原理與技術、計算機組成原理、計算機系統結構、計算機網絡、數據庫系統原理、軟件工程、數據倉儲與數據挖掘、機器學習、大數據基礎、數據科學導論
專業課程：
數據采集與管理模塊：多模態信息處理、信息與知識獲取、流數據分析技術、Linux開發環境及應用
數據分析與計算模塊：Python程序語言與R語言、算法設計與分析、并行運算與GPU課程、分布式計算與云計算
數據服務與應用模塊：服務科學與服務工程概論、數據驅動的管理與決策、數據可視化、Web開發技術
光看這些專業技術名詞，大家可能覺得比較空洞，事實上，這其中就是結合了計算機、數學、統計學等相關專業的背景，在相應學科上有一定基礎的學習者，比如說數學、理科，系統化地學都是能夠學得好的。
關于大數據專業難學嗎，主要課程內容有哪些，以上就為大家做了詳細的介紹了。大數據專業確實熱度很高，而難度也因人而異，但是總體來說，花四年的時間去學習這樣的高薪技術，是值得的。
