大数据研究生主要学习的内容包括以下几个方面：

大数据技术：

学习大数据处理框架，如Hadoop和Spark，以及相关的数据采集与分析工具，如Python和Scala。

数据挖掘与分析：

掌握统计学、概率论、数据挖掘算法、机器学习算法等，能够从大量数据中提取有价值的信息。

数据库管理系统：

熟悉关系型数据库、非关系型数据库和分布式数据库的设计和操作，掌握SQL和NoSQL查询语言。

云计算与虚拟化技术：

了解云服务提供商的服务，如AWS、Azure、Google Cloud，并学习如何在云环境中部署和管理大数据解决方案。

数据可视化：

学习使用数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI、D3.js等，将数据转换为图形或图像形式。

数据安全与隐私保护：

了解相关的保护措施和法规，随着数据量的增加，数据安全和隐私保护变得尤为重要。

应用开发：

涉及数据分析、监控、安全、风控等平台的设计与开发，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等岗位。

人工智能与机器学习：

学习人工智能伦理与法律，以及自然语言处理、计算机视觉等相关领域的知识。

数据管理与治理：

研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。

大数据系统架构与设计：

包括大数据平台搭建、系统设计、基础设施等。

大数据系统分析：

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

具体技术岗位：

如Hadoop开发工程师、数据架构师、数据库开发、数据库管理、数据产品经理、数据可视化工程师、数据算法工程师等。

这些领域和技能使大数据研究生能够在多个行业中找到广泛的职业机会，包括数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师、数据仓库研究等岗位。建议根据个人兴趣和职业规划，选择适合的方向进行深入研究。