大数据技术通常包含在软件工程学的必修课程中。这是因为软件工程学的核心目标是设计、开发、测试和维护软件系统，而大数据技术是当今软件开发领域的重要组成部分。
大数据技术涉及到数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个方面。这些技术可以帮助软件开发人员更好地理解和利用大量数据，从而提高软件的质量和性能。因此，大数据技术是软件工程学的重要组成部分，需要在课程中进行学习和掌握。
大数据技术包括但不限于以下几个方面：
1. 数据采集：通过各种手段（如API接口、爬虫等）从各种来源（如数据库、文件等）获取数据。
2. 数据存储：将采集到的数据存储在合适的数据仓库或数据库中，以便后续的数据处理和分析。
3. 数据处理：对存储在数据仓库或数据库中的数据进行清洗、转换和整合，以便于后续的分析。
4. 数据分析：使用统计分析、机器学习等方法对数据进行分析，提取有价值的信息。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，帮助用户更好地理解数据。
6. 数据挖掘：从大量数据中发现隐含的模式和关联，为决策提供支持。
7. 数据安全与隐私保护：确保数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。
在软件工程学的必修课程中，通常会有关于大数据技术的教学内容。这包括大数据的基本概念、关键技术、应用场景以及在实际项目中如何应用大数据技术等问题。学生需要学习如何设计和实现一个能够处理大规模数据的系统，并学会使用相关的工具和技术。
总之，大数据技术是软件工程学的重要分支，需要在课程中进行学习和掌握。通过学习大数据技术，学生可以更好地应对现代软件开发中遇到的挑战，提高软件的质量和性能。
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