專業區別還是蠻大的。數據專業主要是分析的是關於大數據的運行和存儲以及分析。算機專業則主要包含了計算機硬件，軟件等方方面面，所以他們的面也不同。

一、課程設置不同

1、大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法。

包括實現和分析協同過濾算法、運行和學習分類算法、分佈式Hadoop集群的搭建和基準測試、分佈式Hbase集群的搭建和基準測試、

實現一個基於、Mapreduce的并行算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提昇企業解決實際問題的能力。

2、計算機專業：計算機應用基礎、應用文寫作、數學、英語、德育、電工與電子技術、計算機網絡技術、C語言、計算機組裝與維修、企業網安全高級技術、企業網綜合管理、windows server 2008操作系統。

局域網組建、Linux服務器操作系統、網絡設備與網絡技術（主要學習思科、華為公司設備的配置、管理、調試）、SQL Server、網絡綜合佈線技術、CAD繪圖等。

二、專業定位不同

1、計算機專業是計算機硬件與軟件相結合、面向系統、側重應用的寬口徑專業。通過基礎教學與專業訓練，

培養基礎知識扎實、知識面寬、工程實踐能力強，具有開拓創新意識，在計算機科學與技術領域從事科學研究、教育、開發和應用的高級人才。

2、大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。

三、培養目標不同

計算機專業：

1、掌握電子技術和計算機組成與體系結構的基本原理、分析方法和實驗技能，能從事計算機硬件系統開發與設計。

2、掌握程序設計語言、算法與數據結構、操作系統以及軟件設計方法和工程的基本理論、基本知識與基本技能，具有較強的程序設計能力,能從事系統軟件和大型應用軟件的開發與研製。

3、掌握并行處理、分佈式系統、網絡與通信、多媒體信息處理、計算機安全、圖形圖象處理以及計算機輔助設計等方面的基本理論、分析方法和工程實踐技能，具有計算機應用和開發的能力。

4、掌握計算機科學的基本理論，具有從事計算機科學研究的堅實基礎。

大數據專業：

1、掌握大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分佈式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分佈式計算框架Mapreduce、分佈式數據庫HBase、分佈式數據倉庫Hive。

2、掌握關系型數據庫技術。詳細介紹關系型數據庫的原理，掌握典型企業級數據庫的構建、管理、開發及應用。

3、掌握分佈式數據處理。詳細介紹分析Map/Reduce計算模型和Hadoop Map/Reduce技術的原理與應用。

4、掌握海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘算法–聚類算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。

大數據專業和計算機專業都屬於計算機科學與技術領域，但是它們的側重點有所不同。

大數據專業主要關注如何處理和分析大量數據，並從中提取有用信息。其涉及的技術包括大數據存儲、數據挖掘、機器學習、人工智能等。大數據專業的畢業生常常從事數據科學家、數據工程師、數據分析師等職位。

而計算機專業則更加廣泛，涵蓋了硬件、軟件甚至系統設計的方方面面。學生需要掌握計算機基礎知識，如編程語言、計算機體系結構等，並可以選擇個人興趣領域進行深入研究和實踐，如操作系統、數據庫、網絡安全等。計算機專業畢業生可以從事軟件開發工程師、系統架構師、數據庫管理員等職位。

總之，大數據專業更加注重對龐大的數據進行分析和應用，而計算機專業則更綜合，覆蓋更廣泛。

大數據專業和計算機專業都屬於計算機科學領域，但它們的重點和應用方向略有不同。

計算機專業主要關注計算機系統的設計、開發、維護和優化，包括硬件和軟件方面的知識和技能。計算機專業的學生通常學習計算機體系結構、數據結構和算法、操作系統、編程語言等方面的知識，並能夠開發和實現各種應用程序和系統。

大數據專業則更注重數據的存儲、處理、分析和應用。大數據專業的學生通常學習數據挖掘、機器學習、數據可視化、雲計算、分佈式系統等方面的知識，並能夠應用各種大數據技術解決實際問題。

因此，雖然大數據專業和計算機專業有很多共同點，但它們的重點和應用方向略有不同。