大数据应用技术主要学习的内容包括：
专业基础课程
网页设计与制作
程序设计基础
操作系统基础
计算机网络技术基础
专业核心课程
大数据技术应用基础
数据库应用与数据分析
数据采集与处理技术应用
数据可视化技术应用
Web前端开发技术基础
大数据编程基础
实习实训
对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行数据采集与标注、数据处理与可视化等实训
其他相关课程
Linux系统
Java语言
数据结构
大数据导论
数据库基础
Python语言
数据采集&标注
HADOOP运维
Spark数据分析
企业项目综合实践
云计算与大数据技术
云计算概论
Hadoop核心技术
Docker容器技术与应用
大数据平台运维
数据可视化与挖掘
利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段对数据分析与挖掘的结果进行立体化、层次化的多维度呈现
大数据工程实践
认知实习、面向对象程序实训、云计算与云服务、数据采集与网络爬虫实训、数据探索与预处理实训、大数据应用开发实训、大数据可视化展示实训、大数据平台搭建实训、数据分析与挖掘实训、专业见习、毕业实习、顶岗实习、毕业论文（设计）
管理与应用
微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等
建议在学习大数据应用技术时，重点掌握专业基础课程和核心课程，同时积极参与实习实训，以提升实际操作能力和解决实际问题的能力。此外，根据个人兴趣和职业规划，可以选择性地学习云计算、数据可视化、大数据挖掘等高级课程，以拓宽知识面和增强竞争力。