大数据学习的主要内容有：

一、计算机科学基础

作为大数据领域的学习者，首先需要掌握计算机科学的基础知识，包括但不限于数据结构、计算机网络、操作系统、数据库等。这些基础知识有助于理解大数据处理的底层原理和机制。

二、大数据技术基础

这一板块的学习主要包括大数据存储技术、处理技术和查询技术等。例如，需要了解Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用和原理，以及NoSQL、关系型数据库在大数据环境下的应用。

三、数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是大数据学习的核心部分，包括数据挖掘算法、机器学习算法、深度学习算法等。掌握这些算法有助于从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。

四、数据可视化

数据可视化能够更直观地展示数据分析结果。学习数据可视化技术，如使用Tableau、ECharts等工具，能够更有效地呈现数据信息和洞察数据规律。

详细解释：

大数据的学习内容广泛且深入，涉及到多个领域的知识。从计算机科学基础出发，学习者需要理解计算机的基本工作原理和数据处理机制，为后续的大数据学习打下坚实的基础。在大数据技术基础方面，需要熟悉大数据的存储、处理和查询技术，这些技术是处理大规模数据的关键。而数据分析与挖掘是大数据学习的核心，掌握各种算法能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。最后，数据可视化能够让人们更直观地理解数据，通过图表等形式将数据呈现，使得数据分析结果更易于理解和应用。因此，学习大数据需要掌握多方面的知识和技能。