数据科学与大数据技术学，这两个专业在大学中并不直接开设物理课程。然而，物理学是数据分析和大数据处理的基础学科之一。因此，学习数据科学与大数据技术的学生需要具备一定的物理知识，以便更好地理解数据的性质、数据的存储和处理方式以及算法的基本原理。
在数据科学与大数据技术的学习过程中，学生需要掌握以下几方面的物理知识：
1. 经典力学：学生需要了解物体的运动规律、力的作用原理以及能量守恒定律等基本概念，这对于理解和分析数据中的运动模式具有重要意义。
2. 电磁学：学生需要了解电荷、电流、磁场等基本概念，以及它们之间的相互作用规律。这些知识对于理解和分析数据中的电磁现象至关重要。
3. 光学：学生需要了解光的传播规律、反射、折射等基本概念，以及光学仪器的工作原理。这些知识对于理解和分析数据中的光学信息具有重要意义。
4. 热力学：学生需要了解热力学的基本定律，如能量守恒定律、熵的概念等。这些知识对于理解和分析数据中的热力学现象具有重要意义。
5. 量子力学：虽然量子力学不是数据科学与大数据技术的主要研究对象，但学生在学习过程中需要了解一些基本的量子力学概念，如波函数、薛定谔方程等。这些知识对于理解数据中的微观现象具有一定的参考价值。
总之，虽然数据科学与大数据技术学不直接开设物理课程，但物理学是数据分析和大数据处理的重要基础。学生在学习过程中需要关注并掌握一些基本的物理知识，以便更好地理解和分析数据。
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