数据与大数据技术是指在大规模数据处理和分析方面所使用的一系列技术和工具。这些技术包括数据获取、存储、管理、分析和可视化等多个方面，被广泛应用于数据挖掘、商业分析、医疗保健、社交媒体以及其他领域。对于学习数据与大数据技术的人来说，他们需要掌握以下几个方面的知识：
数据库技术：了解数据库的设计和实现原理，能够使用SQL等语言进行数据查询和管理，并能独立完成基本数据库管理的任务。
编程语言：熟悉常见编程语言如Python、Java等，并能够运用其进行数据处理和分析。
大数据技术：了解Hadoop、Spark、NoSQL等大数据技术，并能够熟练使用相关工具，独立进行大数据的处理和分析。
机器学习算法：了解基本的机器学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等，并能够使用Scikit-learn等工具进行模型训练和预测。
数据可视化：掌握数据可视化的原理和方法，能够使用Tableau、R、matplotlib等工具，将数据呈现为有意义和易于理解的图形和表格。
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总之，数据与大数据技术是当前和未来最重要的领域之一，学习这些技术需要掌握多方面的知识。在学习过程中，除了掌握理论知识，还应该注重实践，并不断进行技术更新和思维创新。通过不断学习和实践，才能够应对日益复杂的数据环境，并在数据科学领域中获得更好的发展。
数据科学与大数据技术，是2016年中国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术.。
旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级 复合型人才 。
课程教学体系涵盖大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，具体课程包括：大数据概论、大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习、人工智能基础、Python程序设计、统计学习、神经网络与深度学习方法、多媒体信息处理、数据可视化技术、智能计算技术、分布式与并行计算、云计算与数据安全、数据库原理及应用、算法设计与分析、高级语言程序设计、优化理论与方法等。