大数据技术是指在海量数据的环境下，采集、存储、处理、分析和管理数据的一系列技术与方法。随着互联网、物联网以及各种智能设备的普及，数据量呈爆炸性增长，传统数据处理手段已难以应对，因此大数据技术应运而生，旨在从大量、高速、多样化的数据中提取价值，支持决策制定、优化业务流程、驱动产品创新等，以下是上大学网(www.sdaxue.com)整理的大数据技术主要学习的内容，供大家参考！

1. 基础课程和技术：

   • 计算机网络技术：理解数据传输和网络通信的基础。
   • Web前端技术基础：学习网页设计与用户界面开发。
   • Linux操作系统：掌握服务器管理和命令行操作。
   • 程序设计基础：学习编程基础，如变量、控制结构、函数等。
   • Python编程基础：作为大数据处理的常用语言，掌握Python编程。
   • 数据库技术：学习关系型数据库和非关系型数据库的使用与管理。

2. 大数据存储与处理：

   • 数据采集技术：学习如何从不同源头有效收集数据。
   • 数据预处理技术：包括数据清洗、转换和规范化。
   • 大数据存储技术：深入Hadoop HDFS、NoSQL数据库等分布式存储系统。
   • 数据处理框架：理解并使用MapReduce、Spark等分布式计算框架。

3. 数据分析与挖掘：

   • 大数据分析技术：学习使用工具和算法对大数据集进行分析。
   • 数据挖掘应用：探索数据模式，进行预测性分析。
   • 机器学习：掌握监督学习、无监督学习等算法，如SVM、神经网络、决策树等。

4. 数据可视化：

   • 数据可视化技术：将数据分析结果转化为图表、仪表盘等直观形式。
   • 数据可视化工具：如Tableau、D3.js等，用于数据展示和报告制作。

5. 大数据架构与管理：

   • 大数据平台部署与运维：了解大数据平台的搭建、配置和维护。
   • 大数据安全与隐私保护：学习数据加密、访问控制等安全措施。

6. 专业领域知识：

   • 数据统计分析：掌握基本统计方法和原理。
   • 高级编程技能：如Java、Scala等，用于特定技术栈的开发。
   • 云计算与大数据结合：了解如何在云平台上处理大数据。

此外，还会涉及项目管理和团队协作等软技能，以及持续学习最新的大数据技术和工具，以适应快速发展的行业需求。通过上述课程的学习，学生能够具备处理大规模数据集、挖掘数据价值、支持决策制定等关键能力,为从事大数据分析师、数据工程师、数据科学家等职业打下坚实基础。