大数据采集的核心技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集技术：这是大数据采集的基础，主要涉及数据的收集、存储和传输。数据采集技术包括网络爬虫、API调用、数据库抓取、文件抓取等。例如，使用Python的requests库进行网络请求，使用BeautifulSoup进行HTML解析，使用sqlite3进行数据库操作等。
2. 数据预处理技术：在采集到原始数据后，需要进行预处理以提高数据质量。常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据去重、数据转换等。例如，可以使用pandas库进行数据清洗，使用set()函数进行数据去重，使用map()函数进行数据转换等。
3. 数据分析技术：对预处理后的数据进行分析，提取有价值的信息。数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等。例如，可以使用Python的Pandas库进行统计分析，使用sklearn库进行机器学习，使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习等。
4. 数据可视化技术：将分析结果以图表的形式展示出来，方便用户理解和使用。数据可视化技术包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。例如，可以使用matplotlib或seaborn库进行柱状图绘制，使用pandas库进行折线图绘制，使用matplotlib的colormap功能进行热力图绘制等。
5. 数据安全与隐私保护技术：在数据采集过程中，需要保证数据的安全和用户的隐私。数据安全与隐私保护技术包括数据加密、访问控制、匿名化处理等。例如，可以使用Python的cryptography库进行数据加密，使用Flask或Django进行访问控制，使用PIL或OpenCV进行图像或视频的模糊处理等。
6. 大数据存储与计算技术：由于大数据的特点，需要使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）和分布式存储系统（如HDFS、Cassandra）来处理和存储大量数据。此外，还需要使用大数据处理工具（如Hive、Impala）来处理和查询数据。
7. 大数据平台技术：为了支持大数据的处理和分析，需要构建大数据平台。大数据平台技术包括云平台、容器化技术（如Docker、Kubernetes）、大数据生态系统（如Apache Hadoop、Apache Spark）等。
8. 大数据治理技术：对于大规模、复杂的数据集，需要进行有效的治理和管理。大数据治理技术包括数据质量管理、数据集成、数据生命周期管理等。例如，可以使用Apache NiFi进行数据集成，使用Apache Atlas进行数据生命周期管理等。
9. 大数据应用技术：基于大数据分析的结果，可以开发各种业务应用。大数据应用技术包括人工智能、物联网、区块链等。例如，可以使用TensorFlow或PyTorch进行人工智能应用，使用Zigbee或LoRa进行物联网应用，使用Hyperledger或Ethereum进行区块链应用等。
