大数据主要学习以下内容：
基础课程：
计算机基础：理解计算机系统的基本组成和工作原理，包括硬件、操作系统和软件。
数据结构与算法：掌握数据结构（如数组、链表、树等）和算法（如排序、搜索等），为后续处理大数据提供工具和方法。
统计学知识：
描述性统计：学习如何收集、整理、描述和解释数据，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
推断性统计：掌握假设检验、置信区间、回归分析等方法，用于从样本数据推断总体特征。
编程技能：
- 至少掌握一种数据分析工具或编程语言，如Python、R或Java。这些工具能够帮助你高效地处理和分析大数据。
数据处理技术：
数据清洗：学习如何识别和处理缺失值、异常值和重复数据。
数据集成：掌握如何将来自不同来源的数据合并到一个统一的数据集中。
数据变换：学习如何对数据进行格式转换、特征提取和特征工程等操作。
数据分析方法：
描述性分析：通过图表和数值计算来展示数据的基本特征。
探索性分析：使用统计方法和可视化手段来发现数据中的模式、趋势和关联。
建模与预测：利用机器学习算法构建预测模型，并评估其性能。
大数据平台与技术：
学习如何使用大数据平台，如Hadoop、Spark等，来处理和分析大规模数据集。
了解云计算和分布式计算的基本概念和技术。
数据安全和隐私保护：
掌握数据加密、访问控制和安全审计等安全措施，以保障数据的安全性。
了解隐私保护法规和**实践，以妥善处理个人隐私数据。
***大数据专业的学生可能还需要学习数据库相关知识（如SQL）、数据仓库和OLAP（联机分析处理）、数据挖掘与机器学习（含深度学习）等方面的内容。随着技术的不断发展，大数据领域的知识和技能也在持续更新和扩展。
