大数据技术主要涉及以下几个方面的学习内容：

数据存储与管理：学习如何有效地存储和管理大规模的数据，包括数据库管理系统、分布式文件系统等相关技术。

数据处理与分析：学习如何处理和分析大数据，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘等技术方法和工具。

数据挖掘与机器学习：学习如何从大数据中发现有价值的信息和模式，应用数据挖掘和机器学习算法进行数据分析和预测。

大数据平台与工具：学习如何使用大数据平台和工具进行数据处理和分析，如Hadoop、Spark、Hive、Pig等。

数据可视化与报告：学习如何将大数据处理结果进行可视化展示和报告，使复杂的数据变得更易理解和应用。

数据安全与隐私保护：学习如何保护大数据的安全性和隐私性，包括数据加密、访问控制、数据备份等安全措施。

大数据应用领域：学习如何将大数据技术应用于各个领域，如金融、医疗、电商、社交媒体等，解决实际问题和挖掘商业价值。

大数据技术是一个广泛而深入的领域，涉及到多个学科的知识和技能，包括计算机科学、数据科学、统计学、数学等。在学习大数据技术时，需要具备扎实的计算机编程基础和数据分析能力，并不断跟进和学习最新的技术和方法。