数据科学与大数据技术专业通常包括以下一些主要课程：
1. 数据结构与算法：介绍常见的数据结构和算法设计与分析。
2. 数据库系统：学习数据库的设计、管理和查询语言。
3. 数据挖掘与机器学习：涵盖数据挖掘、机器学习的基本概念、技术和应用。
4. 大数据分析与处理：学习大数据的存储、处理和分析方法，如Hadoop、Spark等。
5. 网络与分布式系统：介绍计算机网络和分布式计算的基本原理和应用。
6. 数据可视化与交互设计：探讨数据可视化的方法和技术，以及交互设计的原则和实践。
7. 统计学：学习统计学的基本原理和应用，为数据分析提供支持。
8. 数据科学项目：进行实际的数据科学项目实践，锻炼数据科学的实际能力。
数据科学与大数据技术是目前非常热门和前沿的专业领域，具有广阔的就业前景。随着数字化时代持续发展，越来越多的机构和企业都面临着大量复杂数据的处理和分析需求。数据科学与大数据技术专业毕业生在各种行业和领域都有很大的就业机会，比如金融、电子商务、医疗健康、人工智能等。数据科学与大数据技术专业所需的技能和知识能够帮助企业进行数据驱动的决策，提高业务效率和竞争力。
此外，随着人工智能和物联网等技术的不断发展，对数据科学与大数据技术的需求将持续增长。因此，该专业的就业前景看好，并且薪资水平也较为吸引人。不过，考虑到该领域的竞争激烈性，学生还需通过实践项目和持续学习来提高自身的能力和竞争力。
