技术是一门涉及统计学、数学和计算机等学科的专业领域，同时也涉及生物、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学等应用拓展性学科。它的主要目标是培养学生系统掌握数据管理以及数据挖掘的方法，使他们能够成为具备分析处理、数据仓库管理、预测和建模等能力的专业人才。

1. 数据管理与挖掘

数据管理与挖掘是技术中的核心内容之一。它包括数据采集、数据预处理、数据存储与管理以及数据分析等方面的学习。学生需要掌握数据采集的方法和工具，了解常见的数据预处理原则和过程，学习如何使用数据挖掘软件平台和机器学习算法进行数据分析。

2. 数据预处理

数据预处理是技术中的重要环节，主要是对原始数据进行清洗、转换和集成，以满足后续数据分析的需要。在数据预处理过程中，需要注意混杂因素的控制方法，如扰动处理和异常值处理等，以确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据挖掘算法与技术

数据挖掘是技术中的另一个重要领域，它使用各种算法和技术来发现数据中的模式和规律，并提供有关数据的深层次洞察。这包括回归方程、数据降维、关联规则、预测建模等常用的数据挖掘算法和技术。

4. 框架

进入进阶阶段后，学生将学习核心框架如Spark和HBase。他们将深入了解这些框架的基本安装部署、配置优化以及数据处理和分析能力。这将使他们能够灵活地应用这些框架来处理海量数据，并从中获取有价值的信息。

5. 前沿技术

在技术领域，还涉及到一些前沿的技术和领域，如移动开发与架构、软件开发和云计算等。对这些前沿技术的学习可以帮助学生在未来的工作中更好地应对新兴技术和需求。

6. 生物技术

生物技术主要是针对利用高通量测序技术和生物信息学分析方法来对大规模生物学数据进行分析和解读的技术。学生将学习如何运用这些技术来分析人类基因组、转录组、表观遗传组和蛋白质组等疾病样本数据，以帮助研究人员更好地了解和治疗疾病。

通过以上学习内容的系统掌握，技术专业的学生将能够在各个领域中灵活运用数据处理和分析的方法，开展相关的研究和应用工作。他们可以成为企业、科研机构以及政府部门等领域中需要进行分析与应用的专业人才。