在专科大数据专业中，学生通常会学习以下核心课程：
数据采集与清洗：
学习如何从多个来源采集数据，并进行清洗和去噪，确保数据质量和可用性。
数据存储与管理：
掌握SQL和NoSQL数据库技术，学习分布式存储系统如Hadoop、Spark、Hive等，以及数据备份、恢复和安全管理。
数据分析与挖掘：
学习使用数据分析工具和算法，如统计分析、机器学习、深度学习，来发现数据中的模式和趋势。
数据可视化和报告：
掌握数据可视化工具，如Tableau、Power BI，以直观展示数据分析结果。
大数据工具和平台：
深入了解Hadoop、Spark、Hive、Python、R等大数据工具的使用和配置。
数据伦理和隐私：
学习数据保护法规、伦理规范，以及如何在数据处理和分析中保护个人隐私。
云计算和容器化技术：
了解Docker、Kubernetes、AWS、Azure等云计算平台和服务，以支持大规模数据处理。
计算机网络技术：
学习网络基础知识，如路由交换技术，以及如何在Linux环境下运行大数据相关软件。
编程语言：
通常需要掌握至少一门编程语言，如Java，以及数据库连接技术如JDBC。
实际项目和应用：
参与实际项目和案例研究，将理论知识应用于实践，为未来职业发展积累经验。
专科大数据专业的毕业生可以在多个领域找到工作，如大数据开发工程师、Hadoop开发工程师、信息架构工程师、大数据可视化工程师等。随着大数据技术的快速发展，具备这些技能的专业人才在市场上具有很高的竞争力。