数据技术专业的学习课程涵盖了多个方面，包括理论知识与实践技能。以下是一些主要的学习课程：

数学与统计学基础

数学分析、高等代数、概率与统计等，这些课程为数据分析提供理论支持。

计算机基础课程

数据结构、计算机组成原理、操作系统等，这些课程为后续学习提供技术支持。

编程语言

Python、Java、Scala等，这些语言在数据处理、分析和挖掘中具有广泛应用。

数据库管理

学习关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）的原理和使用方法，掌握SQL语言进行数据查询、插入、更新和删除等操作。

数据采集与处理

了解如何通过各种方式获取数据（如网络爬虫技术、API接口调用、传感器数据采集），以及数据清洗和预处理（如处理缺失值、异常值和重复数据）。

大数据分析技术

学习Hadoop生态系统（如HDFS、MapReduce、YARN）、Spark等大数据处理框架。

数据可视化

将数据以图形或图像的形式展示出来，以便更直观地理解数据的含义和趋势。

数据挖掘与机器学习

学习统计学基础、机器学习算法（如线性回归、决策树、随机森林、SVM）和深度学习技术（如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络）。

人工智能与机器学习

包括AI基础入门、编程语言与工具、数据处理与分析、机器学习算法、深度学习技术、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等。

行业应用

学习大数据在不同行业的应用，如金融、医疗、零售等，了解其业务需求并进行相应的数据分析与决策支持。

实践课程

大数据平台搭建与运维、数据可视化技术等，使学生能够独立完成数据分析项目。

这些课程共同构成了数据技术专业的学习体系，旨在培养具备数据处理、分析和应用能力的复合型人才。建议学生根据自身兴趣和职业规划，选择相应的课程进行深入学习。