大数据与数据科学专业主要涉及对海量数据的分析、处理和解释，以揭示数据背后的模式、趋势和关联，特别是通过高级统计分析、机器学习算法和计算机科学方法。这个专业分析的内容广泛，包括但不限于以下几个方面：

1. 数据管理：涉及数据的收集、存储、组织和管理，确保数据的质量和可访问性。这包括使用数据库管理系统、数据仓库技术以及云计算平台来处理大规模数据集。

2. 系统开发：研究如何构建高效的数据处理系统，包括分布式计算框架（如Hadoop、Spark）和流处理技术，以支持实时或批处理的数据分析需求。

3. 数据分析与挖掘：应用统计学、机器学习和深度学习技术来探索数据，发现隐藏的模式，进行预测建模，以及进行复杂的数据关联分析。这包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等步骤。

大数据与数据科学专业分析什么

4. 领域应用：将数据分析技术应用于特定领域，如金融风险分析、医疗健康数据挖掘、社交媒体分析、市场营销策略制定等，以解决实际问题并提供决策支持。

5. 数据可视化：将分析结果通过图表、仪表板等形式呈现，帮助非技术用户理解复杂数据和分析结果，促进数据驱动的决策制定。

6. 与隐私：探讨在处理个人和敏感数据时的问题，确保数据的合法使用和用户隐私保护。

7. 创新与实践：鼓励学生结合领域知识与大数据技术进行创新，开发新的数据产品和服务，推动社会和经济的发展。

通过这些分析活动，数据科学与大数据技术专业的学生和从业者旨在从数据中提取价值，优化决策过程，推动科学研究和商业创新。