大数据主要工作内容是利用软件工具对大规模数据进行收集、存储、处理和分析，以便从中发现有价值信息的过程。这些工作内容包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化等。
首先，数据采集是大数据工作的基础。通过各种渠道（如网络爬虫、API接口、文件传输等）获取大量原始数据，并进行清洗、去重、格式化等操作，使其满足后续分析的需求。
其次，数据存储是将采集到的原始数据保存在合适的数据仓库或数据库中，以保证数据的完整性和一致性。常见的数据存储技术包括Hadoop HDFS、HBase、NoSQL数据库等。
接着，数据分析是通过统计学、机器学习、人工智能等方法对数据进行挖掘和分析，以发现隐藏在数据中的规律和知识。数据分析的方法和技术有很多，如统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘、深度学习等。
最后，数据可视化是将数据分析的结果以图表、报表等形式直观地展示出来，便于用户理解和使用。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI、R语言等。
大数据的主要工作内容包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化等。这些工作需要具备一定的计算机科学、统计学、机器学习等方面的知识，以及对数据处理和可视化工具的熟练运用。随着大数据技术的不断发展，大数据工程师的工作内容也在不断扩展和深化。
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