数据与计算机专业的学习内容非常广泛，主要包括以下课程：
大数据技术导论：
介绍大数据的基本概念、技术和应用。
数据采集与处理实践（Python）：
学习如何采集和处理数据，使用Python进行实践操作。
Web前/后端开发：
掌握前端和后端开发技术，包括HTML、CSS、JavaScript、React、Node.js等。
统计与数据分析：
学习统计学原理和方法，使用数据分析工具进行数据挖掘和分析。
机器学习：
研究机器学习方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
高级数据库系统：
学习数据库系统的高级概念和技术，如分布式数据库、NoSQL数据库等。
数据可视化：
学习如何将数据以图形或图表的形式展示，使用工具如Tableau、D3.js等。
云计算技术：
了解云计算的基本概念和服务，如IaaS、PaaS、SaaS等。
人工智能：
学习人工智能的基本理论和应用，包括深度学习、自然语言处理等。
自然语言处理：
研究计算机如何处理和理解人类语言。
媒体大数据案例分析：
分析媒体行业中的大数据应用案例。
网络空间安全：
学习网络安全的基本原理和技术，包括加密、认证、防火墙等。
计算机网络：
学习计算机网络的基本原理和协议，包括TCP/IP、HTTP、FTP等。
数据结构：
学习数据的组织和存储方式，如数组、链表、树、图等。
软件工程：
学习软件开发的工程化方法和过程管理。
操作系统：
学习操作系统的基本原理和功能。
此外，专业还提供多种实践环节，如程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等，以增强学生的实际应用能力。
建议
选择方向：根据个人兴趣和职业规划，选择计算机科学与技术、网络工程或软件工程方向进行深入学习。
实践操作：多参与实际项目，提升动手能力和解决实际问题的能力。
持续学习：计算机领域技术更新迅速，需要不断学习新技术和新知识。
希望这些信息对你有所帮助，祝你在数据与计算机专业学习顺利!