数据科学与大数据技术主要学习数据采集、存储、处理和分析等方面的知识。包括数学、统计学、机器学习等基础课程，以及大数据平台、数据挖掘、大数据安全等核心技术。还需掌握编程语言如Python等，以便进行实际的数据分析和处理。学习大数据技术，可以更好地应对大数据时代的挑战，挖掘数据价值，推动各领域发展。

本文目录导读：

1. 数据科学的基本概念
2. 数据科学与大数据技术的核心课程
3. 实践技能的培养

随着信息技术的飞速发展，数据科学与大数据技术已经成为当今时代的重要科技趋势，越来越多的人选择投身这一领域，那么数据科学与大数据技术主要学习什么呢？本文将就此展开讨论。

数据科学与大数据技术涵盖了多个学科领域，包括计算机科学、统计学、数学等，随着大数据时代的到来，数据科学已经成为解决现实问题的关键工具，越来越多的人认识到掌握数据科学与大数据技术的重要性。

数据科学的基本概念

数据科学是一门以数据为中心，运用先进的计算机技术和统计学方法，从海量数据中提取有价值信息的科学，数据科学家需要具备处理、分析、挖掘和理解数据的能力。

1、数据库技术：数据库是存储和管理数据的重要工具，大数据技术中的数据库技术包括关系型数据库、非关系型数据库以及分布式数据库等，学习数据库技术需要掌握数据库设计、优化、管理以及数据安全等方面的知识。

2、数据处理与分析：数据处理是对原始数据进行清洗、整合和转换的过程，以便进行数据分析，数据分析则通过统计学、机器学习等方法，从数据中提取有价值的信息，数据处理与分析是数据科学与大数据技术中的核心环节。

3、数据挖掘与可视化：数据挖掘是从大量数据中挖掘出潜在模式、关联和规律的过程，数据可视化则是将数据以图形、图像等形式呈现，以便更直观地理解数据，数据挖掘与可视化在数据科学与大数据技术领域具有重要地位。

4、机器学习：机器学习是数据科学与大数据技术中的关键部分，它利用算法和模型从数据中自动发现规律和趋势，常见的机器学习算法包括监督学习、非监督学习、深度学习等，掌握机器学习技术对于从事数据科学与大数据工作至关重要。

5、大数据处理技术：大数据技术中的大数据处理技术包括分布式计算、云计算等，这些技术可以处理海量数据，提高数据处理效率，掌握这些技术对于应对大数据时代的数据处理需求至关重要。

数据科学与大数据技术的核心课程

1、数据科学导论：介绍数据科学的基本概念、发展历程和未来趋势。

2、数据库技术与应用：学习数据库设计、管理、优化以及数据安全等方面的知识。

3、数据处理与分析：掌握数据处理流程，学习数据分析的基本方法和工具。

4、数据挖掘与可视化：学习数据挖掘的原理和方法，掌握数据可视化的技术和工具。

5、机器学习：学习各种机器学习算法的原理和应用，了解深度学习的基本原理。

6、大数据处理技术：学习分布式计算、云计算等大数据处理技术的原理和应用。

实践技能的培养

除了理论学习，实践技能的培养在数据科学与大数据技术领域也至关重要，学习者需要通过实践项目、实验和实习等方式，提高数据处理、分析和挖掘的能力，掌握实际解决问题的技能。

数据科学与大数据技术是一个充满挑战与机遇的领域，学习者需要掌握数据库技术、数据处理与分析、数据挖掘与可视化、机器学习和大数据处理技术等核心知识，同时注重实践技能的培养，只有这样，才能在数据科学与大数据技术领域取得良好的发展，为社会发展做出贡献。