大数据与技术主要学习以下内容：
数据收集：
了解如何从不同的数据源收集数据，包括在线和离线的数据采集方法。
数据存储：
学习如何存储和保留大量数据，涉及分布式文件系统和数据库管理。
数据处理和分析：
学习如何使用工具如Hadoop和Spark，以及编程语言如Python和R进行数据分析。
数据可视化：
学习如何将数据分析的结果以图形或可视化的方式呈现，以便更好地理解和解释数据。
大数据智能化分析：
学习如何应用自然语言处理、机器学习等技术进行数据挖掘和知识发现。
数据信息安全：
学习如何保障大数据的安全和隐私，包括数据加密和访问控制等。
大数据平台管理：
学习如何管理大数据平台，包括大数据的采集、预处理、存储、建模、可视化和利用等全生命周期管理。
大数据技术服务与产品运营：
学习如何提供大数据技术服务和产品运营，包括大数据方案设计及实施、大数据平台部署与运维等。
此外，专业课程还包括算法设计与分析、数据挖掘、机器学习、Python语言与数据分析、并行与分布式计算、时间序列分析、云计算与大数据分析、大数据管理技术、数据分析软件应用、统计学、数据库原理等。
建议在学习大数据与技术时，注重实践操作能力的培养，通过参与实际项目来巩固和应用所学知识。同时，关注最新的技术动态和发展趋势，保持学习的持续性和更新性。