大数据具体学的什么课程

大数据是指规模大、类型多样的数据集，对这些数据进行分析和利用可以带来有价值的信息和见解。学习大数据涉及了多个方面的知识和技能，包括但不限于以下几个方面：

1. 数据科学：学习数据科学包括数据分析、数据挖掘、机器学习等技术，以及相关工具和编程语言（如Python、R等）。数据科学帮助你从海量数据中提取有用信息，进行预测和建模等操作。

2. 数据工程：学习数据工程需要了解数据的提取、转换、加载（ETL），数据流水线的搭建，数据仓库的设计与维护等技术。对于大数据平台（如Hadoop、Spark等）和相关的技术栈也需要有一定的了解。

3. 数据可视化：学习数据可视化可以帮助你将复杂的数据转化为图表、图形或仪表盘，以便于他人理解和决策。学习可视化工具（如Tableau、Power BI等）和设计原则都是学习数据可视化的重要内容。

4. 数据隐私和安全：在学习大数据时，需要了解数据隐私保护的法律法规、数据安全的技术对策，以及数据伦理等内容，这样才能在实际操作中避免出现问题。

5. 领域知识：针对不同行业的数据分析，往往需要具备一定的领域知识。比如金融、医疗、零售等，都需要针对特定的行业背景进行数据分析。

学习大数据需要掌握统计学、计算机科学、数据管理、数据可视化等多种技能，并且要不断关注行业发展，不断学习新的技术和方法。如果你希望深入学习大数据相关内容，建议可以选择相关的专业课程或者学习资源，比如大数据分析、数据科学、人工智能等专业的课程或资格认证。