职高大数据专业学习的科目主要包括以下几类：
基础课程 ：数学类 ：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学。
计算机类 ：计算机基础、程序设计基础（如Python或Java）、数据结构、算法分析与设计、数据库原理、操作系统、计算机网络。
通识类 ：思想政治理论课（如马克思主义基本原理概论等）、大学外语、高等物理。
专业基础学科 ： 大数据概论 、 数据挖掘 、 机器学习 、 数据可视化技术 、 大数据存储与管理 、 分布式与并行计算 、 云计算与数据安全 、 人工智能基础 。 交叉学科知识 ： 统计学 、 数学建模 、 应用统计学 、 商务与经济统计 等，结合数学和统计学知识，使学生能够运用数据分析方法解决实际问题。 实践课程 ： 数据采集与标注 、 企业项目综合实践 、 大数据平台核心技术 、 Hadoop运维 、 Spark数据分析 、 数据可视化 等。 选修课程 ： 根据不同学校和特色，可能涉及 金融大数据 、 生物信息学 、 地理信息系统 等行业领域知识，以及 数据科学算法导论 、 数据科学专题 、 数据科学实践 、 互联网实用开发技术 、 抽样技术 、 统计学习 、 回归分析 、 随机过程 等。 建议选择兴趣方向 ：根据个人兴趣和就业方向选择相关课程，如数据分析师、大数据系统架构师、Hadoop开发工程师等。
注重实践 ：大数据专业注重实践操作，多参与项目实践，提升实际操作能力。
持续学习 ：大数据领域技术更新迅速，需要不断学习和更新知识。
这些课程共同构成了大数据专业的知识体系，帮助学生掌握从数据采集到分析、处理和应用的全方位技能。
