大数据技术能力主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储：这是大数据的基础，需要能够从各种来源（如网络、文件、数据库等）采集数据，并将其存储在合适的数据存储系统中。这包括数据的采集、清洗、转换和加载等过程。
2. 数据处理与分析：这是大数据的核心，需要能够对海量数据进行有效的处理和分析，以提取有价值的信息。这包括数据的预处理、特征工程、模型构建、算法优化等过程。
3. 数据可视化：这是大数据的展示方式，需要能够将复杂的数据以直观的方式展示出来，帮助用户理解和分析数据。这包括数据可视化工具的使用、数据可视化设计等过程。
4. 数据安全与隐私保护：这是大数据的重要考虑因素，需要能够确保数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。这包括数据加密、访问控制、审计追踪等过程。
5. 大数据平台与工具：这是大数据的实践应用，需要能够使用各种大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Flink等，来处理和分析数据。
6. 大数据架构与系统：这是大数据的基础设施，需要能够设计和实现大数据的架构和系统，以满足大数据处理的需求。这包括分布式计算、云计算、大数据存储等技术的应用。
7. 大数据伦理与法规：这是大数据的社会责任，需要能够理解和遵守相关的法律法规，确保大数据的合法合规使用。这包括数据治理、数据伦理、数据法规等知识的应用。
8. 大数据创新与研究：这是大数据的未来方向，需要能够关注和研究新的大数据技术和方法，推动大数据的发展和应用。这包括大数据领域的新技术、新方法的研究和应用。
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