数据科学与大数据技术学是两个不同的学科领域，它们在课程设置、学习内容和应用领域上有所不同。微积分是数学的一个分支，主要研究极限、导数、积分等概念，对于数据科学与大数据技术学来说，微积分并不是必需的。
数据科学与大数据技术学主要涉及以下几个方面：
1. 统计学：数据科学与大数据技术学需要掌握统计学的基本知识和方法，包括概率论、描述性统计、假设检验等。这些知识有助于我们理解和分析数据，为后续的数据分析打下基础。
2. 编程：数据科学与大数据技术学需要掌握一定的编程技能，如Python、R、Java等。这些编程语言可以帮助我们处理和分析大量数据，实现数据的可视化和机器学习算法的开发。
3. 数据处理与分析：数据科学与大数据技术学需要学会如何对原始数据进行清洗、转换和整合，以便进行有效的数据分析。这包括使用数据库管理系统（如MySQL、MongoDB等）进行数据存储和管理，以及使用数据挖掘和机器学习算法对数据进行深入挖掘和分析。
4. 机器学习：数据科学与大数据技术学需要了解机器学习的基本概念和方法，如监督学习、无监督学习、深度学习等。这些方法可以帮助我们从数据中提取有用的信息，实现数据的自动化分析和预测。
5. 数据可视化：数据科学与大数据技术学需要掌握数据可视化的方法和技术，以便将复杂的数据以直观的方式呈现给非专业人士。这包括使用图表、地图、时间线等工具展示数据的趋势、分布和关联性。
6. 云计算与大数据平台：数据科学与大数据技术学需要了解云计算和大数据平台的基本概念和应用，以便在实际工作中利用这些资源进行数据分析和处理。这包括了解Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用，以及云服务提供商（如AWS、Azure等）提供的大数据服务。
总之，数据科学与大数据技术学主要涉及统计学、编程、数据处理与分析、机器学习、数据可视化和云计算与大数据平台等方面。虽然微积分不是必需的，但掌握微积分知识有助于我们在数据分析过程中更好地理解数据的性质和变化规律，提高数据分析的准确性和可靠性。
