数据科学与大数据技术专业是一个跨学科领域，它结合了计算机科学、统计学、数学、信息科学和商业分析等多个学科的知识。以下是一些常见的必修课程，这些课程有助于学生全面掌握数据科学与大数据技术：
1. 高等数学：
微积分
线性代数
概率论与数理统计
2. 计算机科学基础：
程序设计基础（如Python、Java、C++等）
数据结构与算法
操作系统原理
计算机网络
3. 数据库技术：
数据库原理
SQL语言
关系型数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）
NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）
4. 数据科学基础：
数据挖掘与机器学习
数据可视化
推荐系统
机器学习算法
5. 大数据技术：
Hadoop生态系统（如HDFS、MapReduce、YARN等）
大数据存储与处理（如Spark、Flink等）
数据仓库技术
分布式系统原理
6. 统计学与数据分析：
推理统计学
描述性统计学
实验设计
多元统计分析
7. 应用领域课程：
金融市场分析
生物信息学
社交网络分析
物联网数据分析
8. 项目与实习：
数据科学项目实践
企业实习
毕业设计
这些课程旨在为学生提供扎实的理论基础和实践技能，使他们能够胜任数据科学和大数据领域的各种工作。具体课程设置可能会根据不同高校的教学计划和市场需求有所调整。在选择课程时，建议您结合自己的兴趣和职业规划，选择最适合自己的课程。
