学大数据的专业主要包括以下几种：

数据科学与大数据技术

定义：这是一个交叉性很强的专业，涉及计算机科学、大数据处理技术等相关知识和技能，从数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面出发，分析和解决实际问题。

学制与学位：通常为四年，授予工学或理学学位。

主要课程：数学分析、高等代数与解析几何、高级语言程序设计、概率论、数理统计、数据建模、常微分方程与动力系统、复变函数与积分变换、数据库原理、离散数学、数据结构、矩阵计算、最优化方法、多元统计分析、统计计算、应用随机分析、机器学习、分布式系统、数据算法设计与分析、大数据计算、数据可视化分析等。

大数据管理与应用

定义：这个专业属于管理科学，培养掌握经济管理基础理论和现代信息管理理论，掌握常用的大数据分析方法以及相关前沿理论的人才。

主要课程：虽然具体课程未详细列出，但通常会包括经济管理、信息管理、数据分析方法、大数据分析工具和技术等。

数据计算及应用

定义：这是一个应用理科专业，涉及数学、统计学和信息科学的多学科交叉融合，培养能运用所学知识与技能解决数据分析、信息处理、科学与工程计算等领域实际问题的复合型人才。

主要课程：数学分析、高等代数与解析几何、高级语言程序设计、概率论、数理统计、数学建模、常微分方程与动力系统、复变函数与积分变换、数据库原理、离散数学、数据结构、矩阵计算、最优化方法、多元统计分析、统计计算、应用随机分析、机器学习、分布式系统、数据算法设计与分析、大数据计算、数据可视化分析等。

统计学

定义：统计学强调数据分析、概率论和统计模型，是理解和解读大数据的关键工具。

主要课程：统计学原理、概率论、数理统计、回归分析、多元统计分析、时间序列分析、数据挖掘等。

计算机科学与技术

定义：这个专业培养学生在软件开发、数据库管理、人工智能等方面的技能，这些都是处理大数据的基础。

主要课程：计算机导论、程序设计基础、数据结构、操作系统、数据库系统原理、计算机网络、软件工程等。

信息与通信工程

定义：这个专业涉及信息传输、处理和存储等方面的知识，与大数据处理密切相关。

主要课程：通信原理、信号与系统、数字信号处理、电磁场与微波技术、信息论与编码等。

数学

定义：数学是大数据分析的基础工具，涉及数值计算、优化方法、概率论等。

主要课程：微积分、线性代数、常微分方程、概率论与数理统计等。

电子工程

定义：电子工程涉及电子设备和系统的设计和应用，与大数据处理中的硬件部分相关。

主要课程：电路分析、电子技术、信号处理、通信工程等。

人工智能与机器学习

定义：这两个领域专注于智能系统的开发和大数据的智能化处理。

主要课程：人工智能原理、机器学习、模式识别、自然语言处理等。

云计算与物联网

定义：云计算提供大数据存储和处理的平台，物联网则通过传感器和设备收集数据，两者都与大数据处理密切相关。

主要课程：云计算技术、物联网工程、嵌入式系统等。

这些专业各有侧重，学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择适合的专业。数据科学与大数据技术专业是目前最热门和广泛开设的大数据相关专业，而大数据管理与应用则更侧重于经济管理领域。统计学、计算机科学与技术、信息与通信工程等传统学科也为大数据领域提供了重要的基础知识和技能支持。