大数据专业的特点主要体现在以下几个方面：

学科交叉复合性 ：大数据专业融合了多个学科领域的知识，包括数学、统计学、计算机科学、人工智能、云计算和物联网等。这种交叉融合使得大数据专业具有广泛的应用前景和强大的发展潜力。

行业性强，实践性高 ：大数据专业不仅关注数据本身，还强调与具体行业（如医疗、金融、交通运输等）的结合。学生需要学习如何将大数据技术应用于实际问题的解决，因此实践性非常强。

技术更新迅速 ：随着大数据技术的不断发展，新的工具和方法层出不穷。大数据专业的学生需要不断学习和掌握最新的技术，以适应行业的快速发展。

大数据科学素养要求高 ：该专业对学生在“大数据科学素养”方面有更高的要求，在理论上，强调学生有很好的数理统计基础、扎实的数据结构和算法的基本功，能够很好地理解和掌握各种机器学习和数据挖掘算法；在实践上，强调学生具备海量数据获取、数据组织与存储、数据清洗、数据预处理、数据分析以及数据可视化的工程实践能力，掌握数据处理各个环节的基本技能。

专业具备较强的行业复合性 ：大数据专业具备较强的行业复合性，各个学科（如生物、医疗、金融等）的科学家都以自己为主处理本领域的海量数据，各领域的科学问题还掌握在各学科的科学家手里，单行线大数据课程以通用的技术为基础，通过项目来实现跨行业、跨领域的应用。

数据特征 ：大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。这些特征是大数据专业需要重点研究和应用的内容。

数学和计算机基础要求高 ：开设大数据专业的大学需要在数学和计算机方面有着良好的底蕴，因为大数据分析需要扎实的数学和计算机基础支撑。

综上所述，大数据专业是一个高度交叉和融合的学科，具有广泛的应用前景和强大的发展潜力。学生需要具备扎实的理论基础和强大的实践能力，以适应快速发展的行业需求。