大数据技术的学习涉及多个领域，主要包括以下几个方面：

1. 数学基础：如统计学、高等数学等，这些是数据分析的基础，有助于理解数据的背后逻辑。

2.编程语言：包括Python、Java等。Python主要用于数据处理和机器学习，Java在大数据框架中非常常见。掌握这些语言可以更好地理解和处理大数据。

3. 数据库知识：尤其是SQL语言，这是进行数据处理和查询的基础。还包括一些非关系型数据库，如MongoDB等。

4. 大数据处理技术：包括Hadoop、Spark等大数据技术框架的使用和操作。Hadoop主要用于大数据的分布式存储，而Spark则用于大数据的快速处理和分析。

5. 数据挖掘与机器学习：学习如何从海量数据中挖掘有价值的信息，以及如何使用机器学习算法进行预测和分析。这通常涉及算法的学习，如决策树、神经网络等。

6. 数据仓库和数据流技术：学习如何构建数据仓库，以及处理实时数据流的技术和方法。此外，还要了解大数据中的并发控制技术和数据一致性模型等。

7. 云计算技术：云计算是大数据的重要支撑平台，需要学习云计算的基本原理和技术，以及如何在云平台上进行大数据处理和分析。此外，还需要了解云计算的安全性和性能优化等问题。

8. 业务知识：理解不同行业和业务背景的知识，有助于更好地应用大数据技术进行数据分析和决策支持。

总的来说，大数据技术的学习是一个综合性的过程，需要掌握多方面的知识和技能。以上内容仅供参考，具体学习方向可能因个人兴趣、职业需求等因素有所不同。

大数据技术主要学什么

大数据技术的学习涉及多个领域，主要包括以下几个方面：

1. 数学基础：如统计学、高等数学等，这是数据分析的基础，有助于理解数据的结构和特征。

2. 编程语言：Python是一种非常常用的编程语言，因为其在数据处理和统计分析方面具有强大的库支持，如pandas和numpy等。SQL也是必须掌握的技能，因为大多数数据库都使用SQL进行数据的存储和查询。此外，可能还需要学习一些其他编程语言和工具，如R、Java等。

3. 数据处理技能：涉及数据清洗、数据集成、数据转换和数据可视化等技能。数据清洗是处理数据中的缺失值、异常值和重复值的过程，使数据适合进行后续的分析。数据集成是将来自不同来源的数据合并在一起。数据转换是将原始数据转换成更有意义的格式或结构。数据可视化则是将数据以图形化的方式展示，帮助人们更好地理解和分析数据。

4. 机器学习：大数据常与机器学习相结合，以发现数据中的模式和趋势。可能需要学习一些基本的机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林等，以及一些深度学习技术。

5. 数据库技术：大数据常常涉及大规模的数据存储和管理，因此需要掌握一些数据库技术，如关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Hadoop等）。

6. 数据仓库和数据挖掘：需要了解如何从各种数据源提取所需的数据并将其整合到数据仓库中。数据挖掘则是指通过特定的算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的模式和趋势。

以上仅为大数据技术的部分主要学习内容。由于大数据领域的广泛性和深度性，可能还需要学习其他相关技术和工具。建议根据自己的兴趣和职业规划选择合适的学习方向。