数据与大数据专业学的是什么内容？
数据专业和大数据专业是与数据相关的两个不同专业，学习内容如下：
数据专业：
1. 数据库系统原理：包括数据库系统的设计、管理、维护、优化等方面的知识。
2. 数据结构与算法：包括基本数据结构和算法的理解和应用。
3. 数据挖掘与分析：包括数据挖掘理论、方法、技术和工具的学习。
4. 统计学与应用：包括基本统计学理论、方法、技术和工具的学习。
5. 数据可视化：包括数据可视化的原理和应用技术。
大数据专业：
1. 大数据基础理论：包括大数据处理、存储、传输、分析等方面的理论和方法。
2. 大数据架构设计：包括大数据系统架构设计、数据流设计等方面的知识。
3. 大数据应用开发：包括大数据应用开发环境、开发工具、开发语言等方面的知识。
4. 大数据平台搭建：包括Hadoop、Spark等大数据平台的搭建、配置和管理。
5. 大数据可视化：包括大数据可视化技术、工具和应用场景等方面的学习。
综上所述，数据专业和大数据专业都是与数据相关的专业，但它们的学习内容略有不同，主要区别在于大数据专业更加注重大数据处理、存储和分析方面的理论和应用技术。
数据与大数据专业学习的内容包括面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。此外，数据科学与大数据技术是数学、统计、计算机等多学科的高度交叉专业，同时又是面向实践的应用型极强专业；专业更重视实践环节教学，创新性的引入VIP项目化教学体系，能愉快的学习好本专业。
数据科学与大数据技术专业主要学习数据结构和算法、数据库系统、数据挖掘、机器学习、大数据平台、数据可视化和信息安全和隐私等多方面的课程。数据科学和大数据技术是涉及到数据处理、分析和解释的领域。数据科学和大数据技术专业涵盖了从数据收集到数据分析和数据可视化等多方面的技能和知识。
这个专业主要学一些计算机方面的和数据分析方面的知识，比如说计算机编程，数据结构，编译原理，还有数据建模，统计分析等内容。