高校大数据学什么课程

高校大数据专业通常涵盖以下几类核心课程，旨在培养学生的数据分析、处理、挖掘和应用能力：

1. 数学基础课程：

线性代数

概率论与数理统计

拓扑学

离散数学

2. 计算机科学与技术基础：

计算机组成原理

数据结构

算法分析与设计

操作系统

计算机网络

软件工程

3. 大数据技术课程：

大数据导论

分布式系统原理

大数据存储技术（如Hadoop、Spark）

数据库技术（如MySQL、MongoDB）

数据仓库与数据湖技术

分布式文件系统（如HDFS）

4. 数据分析与挖掘课程：

数据挖掘

统计分析

机器学习

深度学习

自然语言处理

计算机视觉

5. 应用领域课程：

互联网大数据分析

金融大数据分析

生物信息学

物联网大数据

电子商务数据分析

6. 专业实践与项目课程：

大数据平台搭建与维护

大数据项目实践

毕业设计/论文

7. 跨学科选修课程：

人工智能

云计算

数据可视化

量化金融

经济学原理

不同高校根据自身特色和培养目标，可能会在上述课程的基础上有所调整和补充。学生应根据自己的兴趣和职业规划选择合适的课程进行学习。