大数据专业课多不多

大数据作为一门新兴的交叉学科，涉及到的专业课数量相对较多。通常，大数据专业的课程设置会包括以下几个方面的内容：

1. 数学基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，为后续的学习打下坚实的数学基础。

2. 计算机科学与技术基础：包括数据结构、计算机网络、操作系统、数据库系统原理等，这些课程帮助学生学习计算机的基本原理和技能。

3. 大数据技术课程：这是大数据专业的主干课程，可能包括：

大数据技术基础

分布式系统原理

大数据存储技术（如Hadoop、Spark等）

数据挖掘与机器学习

数据可视化

大数据安全与隐私保护

4. 专业选修课程：根据学生的兴趣和职业规划，可能包括：

大数据分析

大数据应用案例

云计算与大数据

大数据伦理与社会影响

人工智能与大数据

5. 实践环节：包括实验课、实习、毕业设计等，旨在提升学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。

总体来说，大数据专业的课程设置较为全面，涵盖了数学、计算机科学、数据科学等多个领域的知识。课程数量通常在20门以上，具体数量会根据不同高校的实际情况有所差异。如果你对某个学校的大数据专业感兴趣，建议查看该学校的具体课程设置，以获得更准确的信息。