1.大數據的基礎知識
大數據科學與技術專業需要學習大數據領域的基礎知識，如Hadoop、Spark等大數據框架及其組件，了解分布式計算，熟悉數據存儲和處理方法。
2.數據挖掘技術
數據挖掘是大數據科學技術的重要組成部分，需要學習各種數據挖掘算法的原理和實現方法，包括聚類、分類、關聯規則挖掘、異常檢測等。
3.機器學習
機器學習是大數據廣泛應用的技術，也是大數據科學技術不可或缺的組成部分。需要學習監督學習、非監督學習、半監督學習等不同的機器學習模型和算法，學會使用TensorFlow、Keras等框架構建神經網絡進行深度學習和訓練。
4.數據可視化
大數據科學與技術專業還需要掌握數據可視化技術，將數據處理的結果以圖形化的方式呈現出來，有助於更好地理解數據，發現異常，包括統計圖、三維可視化、大屏幕顯示等。
5.人工智能
人工智能在當今大數據時代大有作為。大數據科學與技術專業還需要學習人工智能的相關知識，如因果推理、自然語言處理等技術，掌握人工智能與大數據的結合。
綜上所述，學習大數據科學與技術需要掌握大數據、數據挖掘、機器學習、數據可視化、人工智能的基礎知識。了解這些技術有助於從海量數據中獲取有價值的信息，利用數據驅動的方法幫助決策者做出更準確的判斷和決策。