大数据技术专升本主要学习以下几方面的内容：
公共基础
数学：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，这些是数据分析、算法理解和应用的基础。
英语：考察阅读理解能力、翻译能力以及基础写作能力，作为国际通用语言，英语在大数据领域的学习和交流中非常重要。
计算机基础：涵盖计算机体系结构、操作系统、数据结构、计算机网络等，这些知识是深入学习大数据技术的前提。
大数据专业知识
大数据的基本概念和技术架构：理解大数据处理、分析和应用的基本原理和技术框架。
数据处理流程：学习数据收集、存储、处理和分析的完整流程。
数据挖掘与分析：掌握数据挖掘的方法和技术，以及如何进行数据分析。
数据可视化：学习如何将数据以图形或图表的形式展示，便于理解和决策。
编程技能
掌握至少一门编程语言，如Java、Python或Scala，这些语言在大数据处理框架（如Hadoop、Spark）中有广泛应用。
数据结构与算法
学习常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图）及其内部原理和适用场景。
熟悉各种排序和搜索算法，以便在处理大数据时能够高效地进行数据组织和检索。
数据库知识
了解关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）的基本原理和使用方法。
实践课程
包括大数据平台部署与运维、数据采集、数据预处理、大数据分析、数据可视化、数据挖掘应用等实训。
在企业或生产性实训基地等场所进行岗位实习，以提高实际操作能力和解决问题的能力。
建议你在学习过程中，注重理论与实践相结合，通过大量的练习和实训来巩固所学知识，提高实际操作能力。同时，选择适合自己的学习方法和资源，保持持续的学习动力和兴趣。