社会数据专业的课程设置通常涵盖了数学、统计学、计算机科学等多个领域，旨在培养学生掌握数据分析、数据挖掘、机器学习等技能。具体课程可能包括：

数学基础：

高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。

编程基础：

Python编程、数据结构与算法等。

数据库管理：

SQL、NoSQL数据库等。

大数据分析：

大数据存储与管理、大数据挖掘、机器学习等。

人工智能基础：

计算机视觉、自然语言处理、人工智能导论等。

计算机科学：

计算机系统基础、并行体系结构与编程等。

应用拓展课程：

微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、数据采集与分析等。

实践应用课程：

海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。

此外，根据不同的教育机构和专业方向，还可能包括其他课程，如数字化运营、大数据商业分析、互联网理论与应用等。

建议在选择社会数据专业时，详细了解不同学校的课程设置，以便选择最适合自己兴趣和职业规划的课程方向。