ETL（Extract, Transform, Load）学习的主要内容包括以下几个方面：

技术方面

学习使用数据源和目标端工具的基本使用，如Oracle、MySQL、Hive等。

学习ETL工具的安装配置和常用错误解决，如Kettle、DataStage、Informatica、Sqoop、DataX等。

理论方面

理解数据仓库的分层架构和维度建模。

掌握ETL的三大阶段：数据抽取、数据转换和数据加载。

工具使用

学习并掌握常用的ETL工具，如Informatica、Talend、Apache Nifi、Pentaho、FineDatalink等。

数据处理技能

精通SQL语言，具备存储过程开发能力，能熟练进行SQL查询优化。

熟悉Hadoop、Spark、Flink、Kafka等相关技术。

数据质量管理

学习数据质量管理的方法和工具，确保数据的准确性、完整性和一致性。

大数据处理

了解并掌握大数据处理平台，如Hadoop和Spark，以及如何在这些平台上进行ETL操作。

实际应用

通过实际项目应用，培养职场人必备的数据能力和实战经验。

建议：

选择合适的工具：根据个人兴趣和项目需求选择适合的ETL工具进行深入学习。

理论与实践结合：在学习理论知识的同时，多进行实际操作，积累实战经验。

持续学习：数据技术和工具不断更新，需要持续学习最新的技术和方法。