大数据技术主要学习以下内容：
基础理论与概念
了解大数据的5V模型（大体量、多样性、时效性、准确性、大价值）及其在实际应用中的意义。
学习结构化数据、非结构化数据和半结构化数据的区别及处理方法。
数据采集与存储
掌握数据来源、采集方法（如爬虫、日志收集等）以及数据清洗技术。
学习如何有效地存储大规模数据，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
数据处理与分析
了解数据的批处理和实时处理技术，如Hadoop、Spark、Flink等。
学习运用SQL、NoSQL等工具进行数据查询、转换、集成和分析。
数据挖掘与机器学习
从大量数据中挖掘有价值的信息，主要技术包括统计分析、关联分析、分类与预测等。
学习机器学习算法和模型，如决策树、支持向量机、神经网络等，以及它们在大数据处理中的应用。
数据可视化与报告
将数据处理结果以图表、报表等形式展示，以便于用户理解和分析。主要工具有Tableau、ECharts等。
云计算与分布式计算
了解云计算为大数据提供的强大计算能力和存储空间，以及分布式计算框架（如Apache Hadoop和Apache Spark）的使用。
数据安全与隐私保护
学习数据加密、访问控制等数据安全技术，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
学习数据匿名化、脱敏等隐私保护技术，以保护用户隐私。
大数据平台与工具
掌握各种大数据平台和工具的使用，如Hadoop、Spark、Hive、Pig等，以快速处理和分析海量数据。
大数据应用与实践
学习如何将大数据技术应用于实际业务场景，如金融、医疗、电商等行业的数据分析与决策支持。
编程语言与数据库管理
掌握Python和Java等编程语言，以及SQL语言，了解如何设计、查询和优化数据库。
这些课程内容共同构成了大数据技术的学习体系，旨在培养具备大数据分析、处理、建模、挖掘、可视化和安全等方面的综合技能和创新能力的人才，以适应国家大数据战略和数字经济发展的需要。