大数据技术与工程是一门综合性的学科，它涉及到数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面。以下是大数据技术与工程的主要内容包括：
1. 数据采集：数据采集是大数据技术与工程的基础，主要包括传感器数据采集、网络数据采集、文件数据等。数据采集需要关注数据的质量和完整性，以及数据的时效性和可靠性。
2. 数据存储：数据存储是大数据技术与工程的核心，主要包括分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库等。数据存储需要考虑数据的可扩展性、一致性和容错性。
3. 数据处理：数据处理是大数据技术与工程的关键，主要包括数据清洗、数据整合、数据转换、数据挖掘等。数据处理需要关注数据的实时性和准确性。
4. 数据分析：数据分析是大数据技术与工程的核心，主要包括统计分析、机器学习、深度学习等。数据分析需要关注数据的可视化和解释性。
5. 数据应用：数据应用是大数据技术与工程的目标，主要包括商业智能、智能决策、个性化推荐等。数据应用需要关注数据的实用性和效果。
6. 大数据架构：大数据架构是大数据技术与工程的基础设施，主要包括分布式计算框架、存储系统、网络设备等。大数据架构需要关注系统的可扩展性和稳定性。
7. 大数据安全：大数据安全是大数据技术与工程的重要保障，主要包括数据加密、访问控制、审计监控等。大数据安全需要关注数据的保护和隐私。
8. 大数据标准：大数据标准是大数据技术与工程的规范，主要包括数据格式、接口协议、数据交换等。大数据标准需要关注系统的兼容性和互操作性。
9. 大数据伦理：大数据伦理是大数据技术与工程的社会问题，主要包括数据隐私、数据歧视、数据滥用等。大数据伦理需要关注数据的道德和法律问题。
10. 大数据教育：大数据教育是大数据技术与工程的人才培训，主要包括课程设置、教学方法、实验实训等。大数据教育需要关注学生的实践能力和创新能力。
