数据科学与大数据技术是计算机大类下的一个专业方向。
数据科学与大数据技术是一门交叉学科，它结合了数学、统计学、计算机科学和工程学等多个领域的知识，以解决复杂的数据分析问题。这个专业主要研究如何从大量的数据中提取有价值的信息，以及如何利用这些信息来做出决策或预测未来的趋势。
在计算机大类下，数据科学与大数据技术专业通常包括以下几个方面的课程：
1. 基础课程：如高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等，这些课程为学生提供了数学和逻辑的基础，有助于他们理解和分析数据。
2. 编程语言：如Python、Java、C++等，这些语言是数据科学与大数据技术中常用的工具，可以帮助学生进行数据处理、分析和可视化等工作。
3. 数据库管理：如SQL、NoSQL数据库等，这些课程教授学生如何有效地存储和管理大量数据，以及如何使用数据库进行数据分析。
4. 机器学习与人工智能：如机器学习算法、深度学习、自然语言处理等，这些课程教授学生如何使用机器学习和人工智能技术来解决实际问题。
5. 数据挖掘与统计分析：如数据挖掘算法、回归分析、聚类分析等，这些课程教授学生如何使用数据挖掘和统计分析方法来发现数据中的模式和趋势。
6. 大数据技术：如Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，这些课程教授学生如何使用这些框架来处理大规模数据集。
7. 项目实践：通过实际的数据分析项目，让学生将所学知识应用到实际问题中，提高解决实际问题的能力。
总的来说，数据科学与大数据技术专业是一个跨学科的专业，它结合了数学、统计学、计算机科学和工程学等多个领域的知识，旨在培养具备数据科学与大数据技术能力的专业人才。
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