大數(shù)據(jù)分析挖掘需要學習以下內(nèi)容：

1、數(shù)學基礎(chǔ)：包括概率論、統(tǒng)計學、線性代數(shù)等，這些是進行數(shù)據(jù)分析挖掘的基礎(chǔ)。

2、編程語言：掌握一種或多種編程語言，如Python、R或Java等，用于編寫和實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析挖掘算法。

3、數(shù)據(jù)處理技術(shù)：學習數(shù)據(jù)的預處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換等技術(shù)，以便將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可分析的數(shù)據(jù)形式。

4、機器學習基礎(chǔ)：了解機器學習的基礎(chǔ)概念、算法和應用場景，如分類、回歸、聚類等，以及常用的機器學習庫，如scikit-learn。

5、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)：掌握大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)和工具，如Hadoop、Spark等，用于處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

6、數(shù)據(jù)庫知識：了解數(shù)據(jù)庫的基本概念和操作，如SQL的使用和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計。

7、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)：學習如何將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、圖像等形式展示出來，以便更直觀地理解數(shù)據(jù)。

8、領(lǐng)域知識：針對特定的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，需要了解該領(lǐng)域的專業(yè)知識，如自然語言處理、圖像處理、金融數(shù)據(jù)分析等。

除了以上內(nèi)容，還需要不斷學習和掌握新的技術(shù)和方法，以適應不斷變化的大數(shù)據(jù)環(huán)境和需求。