大数据的核心技术作业主要包括以下几个部分：
1. 数据采集：这是大数据的基础，需要通过各种手段收集大量的数据。这些数据可以是结构化的，如数据库中的数据，也可以是非结构化的，如文本、图片、音频等。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API接口、文件上传等。
2. 数据处理：在获取大量数据后，需要进行数据的清洗、转换和融合，以便于后续的分析和应用。这包括去除重复数据、填补缺失值、数据类型转换、数据去噪等操作。
3. 数据分析：这是大数据的核心任务，需要对处理后的数据进行深入的分析，以发现其中的模式、趋势和关联。常用的分析方法有统计分析、机器学习、深度学习等。
4. 数据存储：为了方便数据的查询和分析，需要将处理后的数据存储起来。这包括选择合适的数据存储技术（如HDFS、HBase、NoSQL数据库等），以及设计合理的数据模型（如键值对、文档、图等）。
5. 数据可视化：通过可视化的方式，可以更直观地展示数据分析的结果，帮助人们理解和解释数据。常见的可视化工具有Tableau、Power BI、ECharts等。
6. 数据安全与隐私保护：大数据的使用涉及到大量的个人和敏感信息，因此需要采取有效的措施来保证数据的安全和隐私。这包括数据加密、访问控制、审计追踪等。
7. 大数据平台建设：为了支持大数据的处理和应用，需要构建一个高效的大数据平台。这包括硬件设施（如服务器、存储设备等）、软件系统（如操作系统、数据库、中间件等）以及相关工具和服务（如ETL工具、大数据开发框架等）。
8. 大数据标准与规范：为了促进大数据的发展和应用，需要制定相关的标准和规范。这包括数据格式标准（如JSON、XML等）、数据交换标准（如RESTful API等）、数据质量标准（如数据完整性、一致性、可用性等）等。
9. 大数据伦理与法律法规：大数据的使用涉及到许多伦理和法律问题，如数据所有权、数据使用许可、数据泄露责任等。因此，需要关注这些问题，并制定相应的政策和法规。
总之，大数据的核心技术作业涵盖了数据采集、数据处理、数据分析、数据存储、数据可视化、数据安全、大数据平台建设、大数据标准与规范以及大数据伦理与法律法规等多个方面。这些技术的综合运用，可以有效地处理和分析海量数据，为决策提供支持，推动社会的进步和发展。
