大数据应用开发类的工作内容和方法要求主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与整合：首先，需要对目标数据进行收集和整理，包括结构化数据和非结构化数据的采集。在这个过程中，需要使用各种工具和技术来确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与挖掘：在收集到足够的数据后，需要进行数据分析和挖掘，以发现数据中的规律和趋势。这可能包括统计分析、机器学习算法的应用等。
3. 数据可视化：通过数据可视化工具将分析结果以直观的方式展示出来，以便更好地理解和解释数据。
4. 数据存储与管理：需要选择合适的数据存储和管理方法，以保证数据的可靠性和安全性。这可能包括使用分布式数据库、NoSQL数据库等技术。
5. 数据安全与隐私保护：在处理敏感数据时，需要遵守相关的法律法规，确保数据的安全和隐私。
6. 系统设计与实现：根据需求设计并实现一个或多个大数据应用系统。这可能涉及到前端界面的设计、后端逻辑的编写、数据库的设计与实现等。
7. 测试与优化：对开发的大数据应用进行测试，确保其功能正确、性能稳定。同时，根据测试结果进行优化，提高应用的性能和用户体验。
8. 持续集成与部署：使用持续集成（CI）和持续部署（CD）的方法，自动化地构建、测试和部署大数据应用。
9. 技术支持与维护：为大数据应用提供技术支持，解决用户在使用过程中遇到的问题。同时，定期对应用进行维护和更新，确保其正常运行。
10. 项目管理：参与大数据应用项目的整个生命周期，从需求分析、设计、开发到测试、部署和维护。
在方法上，大数据应用开发通常采用以下技术和方法：
1. 编程语言：Python、Java、Scala等。这些语言具有强大的库支持，适合处理大量的数据。
2. 数据处理框架：如Apache Spark、Hadoop等。这些框架提供了高效的数据处理能力，可以处理大规模数据集。
3. 机器学习与人工智能：使用机器学习算法对数据进行分析和预测，提取有价值的信息。
4. 可视化工具：如Tableau、PowerBI等。这些工具可以将数据分析结果以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据。
5. 云计算平台：如AWS、Azure、Google Cloud等。这些平台提供了弹性的计算资源和存储空间，可以满足大数据应用的计算和存储需求。
6. 分布式系统：如Hadoop、Spark等。这些系统可以有效地处理大规模的数据集，并支持并行计算。
7. 数据治理：制定和维护数据质量规范、数据标准和数据流程，以确保数据的准确性和一致性。
8. 数据安全与隐私：采用加密、访问控制等技术保护数据的安全和隐私。
总之，大数据应用开发是一个跨学科的工作，需要具备扎实的编程基础、数据处理能力和对相关技术的深入了解。同时，还需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的数据环境和需求。
