大数据软件工程是一门交叉学科，它结合了计算机科学、数据科学、统计学和业务分析等多个领域。这个专业旨在培养学生掌握大数据处理、分析和可视化的能力，使他们能够在各种行业中有效地利用大数据技术来解决问题、做出决策并推动创新。
大数据软件工程专业的课程通常包括以下几个方面：
1. 计算机科学基础：这门课程主要介绍计算机科学的基本原理，包括算法、数据结构、操作系统、网络等。这些基础知识为学生后续学习大数据技术打下坚实的基础。
2. 数据科学与统计学：这门课程主要教授数据分析的基本方法和工具，如描述性统计、推断性统计、概率论、数理统计等。同时，课程还会涉及一些常用的数据处理和分析软件，如R语言、Python等。
3. 大数据技术与框架：这门课程主要介绍大数据处理的核心技术，如Hadoop、Spark、Hive、Kafka等。此外，课程还会介绍一些流行的大数据开发框架，如Spring Boot、Docker、Kubernetes等。
4. 机器学习与人工智能：这门课程主要教授机器学习的基本概念和方法，如监督学习、非监督学习、深度学习等。同时，课程还会涉及一些常见的机器学习算法和模型，如线性回归、逻辑回归、神经网络等。
5. 大数据应用实践：这门课程主要通过案例分析和项目实践的方式，让学生将所学知识应用于实际问题中，提高解决实际问题的能力。
6. 大数据分析与可视化：这门课程主要教授如何使用大数据工具和技术进行数据分析和可视化，使学生能够更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
7. 云计算与大数据安全：这门课程主要介绍云计算的基本概念和应用，以及大数据在云计算环境下的安全策略和技术。
8. 大数据伦理与法规：这门课程主要教授大数据在实际应用中可能遇到的伦理和法律问题，如隐私保护、数据主权、知识产权等。
总之，大数据软件工程是一门综合性很强的专业，它要求学生具备扎实的计算机科学基础，熟练掌握大数据处理和分析的技术和方法，具备一定的机器学习和人工智能知识，以及良好的数据分析和可视化能力。通过学习这个专业，学生可以成为具有高度竞争力的大数据工程师，为企业和社会的发展做出贡献。
