大数据专业的硬件学习内容主要包括以下几个方面：

计算机系统基础：

学习计算机硬件与软件相结合的基础知识，包括计算机组成原理、操作系统、计算机体系结构等。

并行体系结构与编程：

研究并行计算的基本原理和编程技术，以便于处理大规模数据集。

数据库系统概论：

学习数据库系统的基本原理和技术，包括关系型数据库、非结构化数据库等，以及数据库的设计、优化和查询语言。

大数据平台搭建及运维：

掌握大数据平台的搭建、配置和维护技术，包括Hadoop、Spark等大数据处理框架。

大数据应用开发：

学习如何开发大数据应用，包括数据清洗、数据处理、数据分析和数据可视化等。

可视化设计与开发：

学习数据可视化技术，掌握如何将数据以图形化的方式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。

数据存储与管理：

学习大数据存储技术，包括数据仓库、数据湖等，以及数据管理的基本方法和工具。

分布式计算框架：

掌握分布式计算框架的原理和应用，如Hadoop、Spark等，以便于进行大规模数据的并行处理。

硬件相关知识：

虽然硬件知识不是大数据专业的核心课程，但学生需要了解计算机硬件的基本原理和性能指标，以便于更好地选择和使用硬件设备来支持大数据处理任务。

建议：在学习大数据专业时，学生应注重理论与实践相结合，通过实际项目和实验来加深对硬件知识的理解和应用能力。同时，随着技术的不断发展，学生还需要不断更新自己的知识体系，掌握最新的大数据技术和硬件设备。