数理与大数据专业是一个跨学科的专业，它结合了数学、统计学、计算机科学以及信息科学等多个领域的知识。以下是该专业通常会涉及的主要学习内容：
1. 数学基础：
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线性代数
概率论与数理统计
高等数学
拓扑学
实变函数
2. 统计学：
描述性统计
推理性统计
时间序列分析
多元统计分析
机器学习基础
3. 计算机科学：
数据结构与算法
计算机程序设计
数据库原理
计算机网络基础
软件工程基础
4. 大数据技术：
大数据存储技术（如Hadoop、Spark等）
大数据计算技术（如MapReduce、Spark等）
数据挖掘与知识发现
大数据分析方法
大数据可视化
5. 应用领域：
金融数据分析
生物信息学
社会网络分析
机器学习与人工智能
优化算法
数理与大数据专业的学生不仅需要掌握理论知识，还需要具备一定的编程能力和实践操作能力。随着大数据技术的不断发展，该专业还会不断更新课程内容，以适应行业需求的变化。
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