原标题：大数据技术专业是学什么的，有哪些课程内容。大数据技术专业是一个旨在培养学生掌握大数据处理、分析及应用能力的学科，它紧密跟随国家大数据、人工智能等新兴产业战略的发展需求。该专业课程体系广泛，覆盖了从基础理论到实践应用的多个方面，以下是上大学网整理的大数据技术专业具体学习内容。

1. 计算机与网络基础：学习计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统使用、程序设计基础等，为后续大数据技术的学习打下坚实的基础。

2. 编程语言：掌握Java、Python等编程语言，这些是实现大数据处理和分析的重要工具。通过学习Java网络编程、Python程序开发等课程，学生能够编写高效的数据处理脚本和应用程序。

3. 数据库技术：深入理解关系型数据库（如MySQL）及非关系型数据库（NoSQL）的原理与应用，学习数据的存储、管理和查询技术。

4. 大数据核心技术：学习Hadoop生态系统、Spark等大数据处理框架，掌握分布式存储（如HDFS）和并行计算（如MapReduce）原理。课程可能包括Hadoop大数据平台构建与应用、大数据查询与处理等。

5. 数据采集与预处理：学习如何使用网络爬虫技术收集网络数据，以及数据清洗、转换和集成等预处理技术，确保数据质量满足分析需求。

6. 数据分析与挖掘：通过数据挖掘、机器学习等课程，学习如何利用算法发现数据中的模式、关联和趋势，进行预测和决策支持。这可能涉及统计学、数据可视化、深度学习等内容。

7. 数据可视化与呈现：学习如何使用图表、仪表板和其他可视化工具展示分析结果，使数据故事更直观易懂。

8. 大数据平台运维与应用开发：涵盖大数据平台的部署、配置、监控和维护，以及基于大数据的应用程序开发，如微信小程序开发、Web数据交互技术等。

9. 项目实战与职业认证：通过参与实际项目，将理论知识应用于解决实际问题，并有机会考取如“1+X Web前端开发”等职业资格证书，以增强就业竞争力。

 上大学网小编认为，大数据技术专业不仅要求学生具备扎实的计算机科学基础，还需掌握大数据处理的全链条知识与技能，包括数据的获取、处理、分析、展示和应用，旨在培养既懂技术又懂业务的复合型人才。