随着互联网和计算机技术的不断发展，大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛。作为大数据专业的学生，我们所学习的课程也日渐丰富。下面就来介绍一下大数据专业所学的课程。

首先，我们学习的第一门课程是数据结构与算法。数据结构与算法是大数据技术的基础，是我们进行大数据处理和分析的前提。在这门课程中，我们学习了各种数据结构和算法的原理和实现方法，如链表、树、排序算法等。这些知识对于我们后面的课程和实践都有很大的帮助。

其次，我们学习了数据库原理和应用。数据库是大数据处理和存储的重要手段之一。在这门课程中，我们学习了关系型数据库、NoSQL数据库、分布式数据库等不同类型的数据库，以及它们的应用和优缺点。我们还学习了SQL语言的基础知识和常用操作，能够进行数据的增删改查等操作。

接下来，我们学习了数据挖掘与机器学习。数据挖掘与机器学习是大数据应用的重要环节，可以通过算法和模型来发现数据中的规律和模式。在这门课程中，我们学习了聚类、分类、回归等常用算法和模型，以及它们的原理和应用。我们还学习了一些机器学习的工具和库，如Python中的Scikit-Learn库和TensorFlow库等。

最后，我们学习了大数据实践。在这门课程中，我们将前面所学的理论知识应用到实践中，进行大数据处理和分析。我们通过实践项目，学会了如何使用Hadoop、Spark等大数据处理框架进行数据处理和分析，以及如何使用可视化工具展现数据分析结果。

以上就是大数据专业所学的主要课程。通过这些课程的学习，我们掌握了大数据处理和分析的基本理论和实践技能，为以后的工作打下了坚实的基础。