大数据学习的核心内容主要包括以下几个方面：

一、计算机科学基础

包括数据结构、计算机网络、操作系统、数据库等。这些是大数据处理和分析的基础，对于理解和应用大数据技术至关重要。

二、大数据分析技术

涉及数据挖掘、机器学习、深度学习等。这些技术用于从海量数据中提取有价值的信息，并预测未来趋势。此外，还需学习使用各种数据分析工具和语言，如Python、SQL等。

三、大数据技术平台

需要了解并学习使用各种大数据处理平台，如Hadoop、Spark等。这些平台能够帮助处理和分析大规模数据集，提供高效的数据处理能力。同时，还需要了解大数据的存储和管理技术，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。

四、数据可视化与商业智能

数据可视化是将大量数据以直观的形式呈现出来，便于人们理解和分析。商业智能则是将数据转化为决策支持的工具。学习大数据还需要掌握这方面的技能，以便更好地利用数据进行商业分析和决策。这部分通常需要学习如何使用一些可视化工具和BI平台如Tableau等。 总的来说，大数据学习涵盖的领域非常广泛，需要具备多元化的知识和技能。学习大数据需要有一个系统的学习过程，先从基础开始，逐渐深入到各个技术领域，通过实践来掌握和运用所学知识。

希望以上内容能帮助你了解大数据学习的核心内容。