数据科学与大数据技术专业通常包括以下一些主要课程：数据结构与算法、数据库系统、数据挖掘与机器学习、大数据分析与处理、网络与分布式系统、数据可视化与交互设计、统计学以及数据科学项目。

数据结构与算法课程介绍常见的数据结构和算法设计与分析，帮助学生掌握处理复杂数据的技能。

数据库系统课程则教授数据库的设计、管理和查询语言，使学生能够处理大规模数据集。

数据挖掘与机器学习课程涵盖了数据挖掘和机器学习的基本概念、技术和应用，让学生了解如何从数据中提取有用信息。

大数据分析与处理课程学习大数据的存储、处理和分析方法，如Hadoop、Spark等，为学生提供处理海量数据的能力。

网络与分布式系统课程介绍计算机网络和分布式计算的基本原理和应用，使学生能够理解数据传输和分布式计算环境。

数据可视化与交互设计课程探讨数据可视化的方法和技术，以及交互设计的原则和实践，帮助学生更好地展示和解释复杂数据。

统计学课程学习统计学的基本原理和应用，为数据分析提供支持，使学生能够进行有效的数据解释和决策。

数据科学项目课程让学生进行实际的数据科学项目实践，锻炼数据科学的实际能力，提高解决问题的能力。

数据科学与大数据技术是目前非常热门和前沿的专业领域，具有广阔的就业前景。随着数字化时代持续发展，越来越多的机构和企业都面临着大量复杂数据的处理和分析需求。

数据科学与大数据技术专业毕业生在金融、电子商务、医疗健康、人工智能等多个行业和领域都有很大的就业机会。他们能够帮助企业进行数据驱动的决策，提高业务效率和竞争力。

此外，随着人工智能和物联网等技术的不断发展，对数据科学与大数据技术的需求将持续增长。因此，该专业的就业前景看好，并且薪资水平也较为吸引人。

不过，考虑到该领域的竞争激烈性，学生还需通过实践项目和持续学习来提高自身的能力和竞争力。