大数据专业课大一主要学习以下内容：

数学基础：

包括微积分、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为理解复杂算法和模型提供强大的逻辑工具，同时也是数据分析的核心。

编程语言：

学习如Python或R等编程语言，这些语言在大数据分析中应用广泛，掌握它们是数据处理和分析的必备技能。

数据结构与算法：

学习常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列、树等）和算法（如排序、查找、图算法等），以及它们的实现和应用。

数据库基础：

了解数据库的基本概念和原理，学习SQL语言，掌握数据库的设计和管理技术。

数据处理基础：

包括数据清洗、数据操作的基本概念，以及数据可视化基础。

统计学基础：

理解基本的统计方法和概念，如均值、中位数、方差、标准差、概率分布、假设检验等。

机器学习基础（可选）：有一定的机器学习背景将帮助理解高级文本处理技术。

建议大一新生重点掌握编程语言和数学基础，同时了解数据库和数据处理的基本概念。这些知识将为后续的大数据分析和工程实践打下坚实的基础。