大数据技术专业的课程设置涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面，旨在培养学员在大数据领域的专业技能。以下是一些主要的大数据技术课程：
公共基础课
数学与统计基础：包括数学分析、高等代数、概率与统计、离散数学等，为大数据技术提供坚实的数学和统计基础。
编程与算法：数据结构、程序设计导论与实践、算法分析与设计、Python编程、Java编程等，帮助学生掌握各种编程语言和算法。
数据库与数据管理系统：数据库系统概论、数据库技术、数据计算智能等，介绍数据库的基本原理和技术。
系统与网络基础：计算机网络技术、计算机系统基础、并行体系结构与编程、Linux操作系统等，提供系统和网络的基础知识。
专业基础课
程序设计基础、数据库技术与应用、Linux操作系统、Web前端开发、计算机网络技术等，为学生打下坚实的专业基础。
专业核心课
大数据技术基础、Spark技术与应用、大数据存储、信息采集与处理、Python数据分析与可视化、数据可视化技术、机器学习等，这些课程构成了大数据技术的核心内容。
专业选修课
数据挖掘、并行与分布式计算、时间序列分析、云计算与大数据分析、大数据管理技术、数据分析软件应用、统计学、数据库原理等，供学生根据兴趣和职业规划选择。
大数据实战技术课程
数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等全过程的技能培训，结合实际案例，帮助学员在实践中学习，在学习中实践。
行业应用与实践
网络爬虫技术与应用、大数据分析实战、大数据与人工智能、大数据与物联网、大数据与金融、大数据与医疗等，介绍大数据技术在不同领域的应用。
其他相关课程
大数据项目管理、NoSQL数据库技术应用、大数据技术服务、电商大数据分析等，针对大数据领域的特定应用进行培训。
这些课程共同构成了大数据技术专业的课程体系，旨在培养学员在大数据处理、分析、存储、可视化、机器学习等领域的综合应用能力。建议学生根据自身兴趣和职业规划，选择合适的课程进行学习，并通过实践项目提升实际操作能力。