数据科学与大数据技术专业
交叉学科优势：融合了数学、统计学和计算机科学的知识，为学生在数据分析、建模和决策支持等方面提供坚实的基础。
就业前景：适应国家大数据战略和数字经济发展需求，毕业生可在多个领域从事大数据分析、开发和管理工作。
计算机科学与技术专业
计算机设计与制造：涵盖软件、硬件的基本理论、技能与方法，毕业生可转向大数据领域，从事大数据开发工程师、大数据分析师等工作。
数学与应用数学专业
数学建模与数据分析：培养具备较强数学建模和数据分析能力的人才，适用于大数据的系统设计和分析。
大数据管理与应用专业
管理学与计算机技术结合：培养具备管理学、数学和计算机技术基础知识的人才，擅长金融、财务、经济管理等领域的大数据解决方案。
大数据技术专业
大数据运维与采集：学习大数据的采集、存储、分析和可视化等知识和技能，适用于图像识别、计算机视觉、金融数据分析等领域。
核心技术学习
数据存储和处理：如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
数据分析：如Apache Hive、Pig、机器学习算法等。
数据可视化：如Tableau、Power BI、Google Data Studio等。
数据建模：如星型模式、雪花模式、维度模型等，使用工具如Erwin、Power Designer等。
分布式计算：如Hadoop YARN、Apache Mesos等。
编程语言与技术
Java：用于大数据开发框架如Hadoop和Spark。
Python：广泛用于数据分析、机器学习和数据处理。
Linux：操作系统和命令行工具，用于大数据环境。
Hadoop生态系统：包括HDFS、YARN、MapReduce等。
数据仓库与数据处理：如Hive、Pig。
数据可视化工具：如Tableau、Power BI。
根据以上信息，以下是一些建议：
如果你对数学和统计学有较好的基础，并且希望从事大数据的分析、开发和管理工作， 数据科学与大数据技术专业和 计算机科学与技术专业是最佳选择。
如果你希望专注于大数据的运维、采集、存储、分析和可视化等方面， 大数据技术专业是一个很好的选择。
如果你希望全面了解大数据的核心技术，包括数据存储、处理、分析、建模和可视化等，可以选择学习相关的核心技术课程。
建议在选择专业或课程时，结合自己的兴趣和职业规划，选择最适合自己的方向进行深入学习。