大数据应用基础知识主要包括以下几个科目：
1. 数据科学与大数据技术：这是大数据领域的核心学科，主要研究数据的采集、存储、处理、分析和可视化等技术。学习内容包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
2. 数据库管理：数据库是大数据存储和管理的基础，学习内容包括关系型数据库和非关系型数据库（如NoSQL）的原理和应用。
3. 数据挖掘与分析：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，学习内容包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法、预测模型等。
4. 大数据架构与设计：学习如何构建大数据系统，包括数据采集、存储、处理、分析和应用的整个流程。
5. 云计算与大数据：云计算为大数据提供了强大的计算资源和存储能力，学习内容包括云平台的选择、部署、管理和优化等。
6. 大数据安全与隐私保护：随着大数据的应用越来越广泛，数据安全和隐私保护问题也日益突出。学习内容包括数据加密、访问控制、审计跟踪、数据泄露防护等。
7. 大数据生态系统：学习大数据生态系统中的各类技术和工具，如Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，以及Hive、Pig、Spark SQL等数据仓库工具。
8. 大数据应用案例分析：通过分析实际的大数据项目，了解大数据在不同领域的应用，如金融、医疗、零售、交通等。
9. 大数据伦理与法规：随着大数据的发展，数据伦理和法规问题也越来越受到关注。学习内容包括数据隐私、数据歧视、数据滥用等伦理问题，以及相关法律法规。
10. 大数据项目管理：学习如何规划、执行和监控大数据项目，包括需求分析、团队协作、进度控制、风险管理等。
这些科目涵盖了大数据应用的各个方面，从理论到实践，从技术到管理，为学习者提供了一个全面的知识体系。在学习过程中，建议结合实际项目或案例进行深入学习，以增强理解和应用能力。
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