专业要学什么？这是一个备受**的问题，尤其是在当今信息爆炸的时代，已经成为了各行各业的重要驱动力。要想在这个领域有所建树，以下这些课程和技能是不可或缺的。

一、数据分析基础

1.统计学原理：掌握统计学的基本概念和方法，如概率论、描述性统计、推断性统计等。

2.数据挖掘：学习如何从大量数据中提取有价值的信息，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。

3.数据可视化：掌握数据可视化工具，如Taleau、owerI等，将复杂的数据以直观的方式呈现。

二、编程与数据库

1.编程语言：学习ython、Java、R等编程语言，掌握数据清洗、处理、分析等技能。

2.数据库：掌握SQL语言，学习关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoD、Cassandra）的使用。

1.分布式计算：学习Hadoo、Sark等分布式计算框架，掌握处理的基本原理。

2.存储：了解HDFS、Alluxio等分布式文件系统，学习存储的解决方案。

3.处理：学习MaReduce、SarkSQL等数据处理技术，提高数据处理效率。

四、机器学习与人工智能

1.机器学习基础：学习监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念和算法。

2.深度学习：掌握神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法。

3.人工智能应用：了解自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等人工智能领域的应用。

五、行业应用与案例

1.行业分析：学习如何结合技术解决实际问题，如金融风控、电商推荐、医疗健康等。

2.案例研究：通过实际案例，了解在不同行业的应用，提高实际操作能力。

专业需要学习的内容广泛，从数据分析基础到编程、数据库、技术，再到机器学习与人工智能，每个方面都有其独特的价值和应用。只有全面掌握这些技能，才能在未来的职业生涯中脱颖而出。