大数据应用技术主要学什么

大数据应用技术主要学习以下：

面向对象程序设计：培养学生掌握面向对象程的基本概念和方法，为课程下基础。
Hadoop实用技术：学习Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop程模型（MapReduce）等，了解大数据处理的基本框架。
数据掘：研究如何从大量数据中提取有价值的信息，包括数据预处理、特征选择、聚类、分类、关联规则掘等。
机器学习：探索如何让计算机模拟或实现类的学习行为，通过数据驱动的方式改进系统性能。
数据统计分析：掌握统计学的原理和方法，用于数据分析与决策。
高等数学：为课程提供数学理论基础，包括线性代数、概率论、数理统计等。
Python程：学习Python语言，它是数据科学和大数据域的热门程语言。
JA程：掌握JA程语言，了解企业级应用开发。
数据库技术：学习关系型数据库和非关系型数据库的设计、管理和应用。
Web开发：了解Web技术，如HTML、CSS、JavaScript等，以及Web服务器的配置与维护。
Linux作系统：熟悉Linux作系统的使用和管理，包括文件系统、网络配置等。
大数据平台搭建及运维：学习如何搭建和维护大数据平台，包括硬件、软件、网络等方面的配置。
大数据应用开发：通过实际项目，培养学生开发大数据应用的能力。
可化设计与开发：学习如何将数据分析结果以可化的形式呈现，提高数据的可读性和易理解性。