大数据计算机专业的学习内容主要包括以下几个方面：
基础课程
数学类课程：如数学分析、高等代数、概率论与数理统计、离散数学等。
计算机基础课程：如计算机组成原理、操作系统、数据结构与算法、计算机网络等。
编程语言
C语言、C++、Java等。
Python：广泛应用于数据分析、机器学习等领域。
大数据相关课程
大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理等。
Hadoop生态系统：包括HDFS、MapReduce、Yarn等组件的使用。
NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等。
云计算与分布式系统
Linux操作系统、Docker容器引擎、虚拟化技术等。
云计算平台如AWS、Azure、GCP等的基础知识和应用。
人工智能与机器学习
机器学习基础、深度学习、强化学习等。
数据挖掘与大数据分析技术。
实践与应用
实验和实习机会，包括编写实验报告。
专业数据分析软件和数据库的使用，如Tableau、Power BI等。
选修课程
根据个人兴趣和职业规划，可以选择如软件工程、系统分析、网络安全、人工智能专题等选修课程。
综上所述，大数据计算机专业的学习内容涵盖了数学、统计学、计算机科学等多个学科领域，并且强调实践和应用能力的培养。建议学生在学习过程中注重理论与实践相结合，以更好地适应大数据领域的工作需求。