大数据专业的课程设置是一个综合性的体系，旨在培养学生在数据科学与大数据技术领域的专业知识和技能。以下是一些核心课程和模块，这些通常包含在该专业中：

公共基础与通识课程

大学英语：提高学生的英语沟通能力。

政治系列课程：包括思想政治理论等，培养学生的社会责任感。

计算机系列课程：基础编程、计算机科学导论等，奠定技术基础。

体育系列课程：保持学生身体健康。

数学分析：为后续的统计和算法学习打下基础。

大数据专业课程设置有哪些

数学学科模块

高等代数：线性空间、矩阵理论等，是数据处理的基础。

几何学、抽象代数、复变函数、常微分方程：提供数学工具。

数学模型：应用数学解决实际问题。

概率论：理解随机过程，对数据分析至关重要。

统计学学科模块

数理统计、应用多元统计分析：统计推断和数据分析。

贝叶斯理论与算法、应用时间序列分析：高级统计方法。

统计计算、统计机器学习：结合统计与计算技术。

计算机学科模块

数据结构与算法：高效处理数据的基础。

程序设计实习：实践编程技能。

分布与并行计算、算法设计与分析：处理大规模数据的关键。

数据库概论：数据存储和管理。

自然语言处理导论、人工智能、深度学习：现代数据分析技术。

数据科学导论：学科概览，理论与实践结合。

专业限选与选修课程

实变函数、实函与泛函、应用回归分析等，提供更深入的学习路径。

数据挖掘、大数据应用方向、云计算等，针对特定领域或技术的课程。

最优化方法、数据计算及应用：解决复杂优化问题。

实践与毕业论文

项目实践、实习：将理论应用于实际项目。

毕业论文：独立研究，解决具体数据科学问题。

不同高校根据其教学目标和资源，可能会有所调整，但上述课程覆盖了大数据专业的主要知识领域，包括数学、统计学、计算机科学以及数据科学的实践应用。随着技术的发展，课程内容也会不断更新，以适应行业需求。