大数据学考研主要学习数据分析、机器学习、数据挖掘、统计学、数据库管理等专业知识。学生需要掌握数据分析的理论和方法，能够运用大数据技术解决实际问题，同时培养编程能力和创新思维。以下是详细的学习内容：
1. 数据分析基础：学习数据的收集、处理、分析和解释方法，包括描述性统计、推断性统计等。
2. 机器学习：掌握机器学习的基本概念、算法和实现，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
3. 数据挖掘：研究如何从大量数据中提取有价值的信息，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
4. 统计学：深入学习概率论、数理统计、多元统计分析等，为数据分析提供坚实的理论基础。
5. 数据库管理：学习数据库设计、SQL语言、数据仓库、大数据存储技术等。
6. 编程技能：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，以解决实际问题。
7. 项目实践：通过实际项目锻炼数据分析能力，积累实践经验。
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