首先，大数据专业是一个非常典型的交叉学科，在课程体系的设置上通常采用3加N的设置方式，3代表的是3大主干知识体系，涉及到数学、统计学和计算机，而这里面的N则涉及到金融学、经济学、社会学、医学等辅助学科，不同学校会根据自身的教育资源整合情况来进行具体的设置，比如财经类大学通常会更注重金融学和经济学课程的设置。
从大数据专业的课程设置上来看，大数据专业的知识量是比较大的，学生的学习压力也相对大一些，如果没有一个较好的学习规划，也很容易导致学得杂而不精这种情况。从目前大数据领域的岗位划分情况来看，大数据专业的同学可以选择大数据开发方向，也可以选择大数据分析方向。
主攻大数据开发方向的同学要重视三方面内容，其一是程序设计能力的培养，可以重点关注一下Java语言，其二是重视大数据平台的学习，要熟悉常见大数据平台的开发方式，能够基于大数据平台来完成一些具体的开发任务，其三是要重视行业场景知识的学习。
主攻大数据分析方向的同学也要重视三方面内容，其一是重视编程语言知识的学习，可以重点关注一下Python语言，其二是重视机器学习知识的学习，其三是重视大数据平台的学习，要能够借助于大数据平台来完成具体的数据分析任务。与大数据开发岗位不同，大数据分析岗位对于统计学知识的要求也更高一些。
最后，大数据专业的学习除了要重视理论知识的学习以外，还需要重视实践，可以通过参加专业比赛或者参加老师的课题组来积累实践经验。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
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