中医药大数据分析涉及广泛的学科背景，涵盖了统计学、数学、计算机科学等基础学科，以及生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等应用拓展性学科。这些学科相互交叉，共同构成了中医药大数据分析的知识基础。

在具体的学习过程中，学生需要掌握数据采集、分析和处理的软件工具，同时还需要学习数学建模软件以及计算机编程语言。这样的知识结构旨在培养能够将专业知识与数据思维相结合的复合型人才。

以中国人民大学为例，其基础课程包括数学分析、高等代数、普通物理、数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论和程序设计实践。这些课程为学生打下了坚实的数学和计算机基础。

必修课程则包括离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程以及非结构化大数据分析。这些课程进一步深化了学生对大数据分析的理解和应用能力。

此外，还有许多选修课程供学生选择，如数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习和回归分析等。这些课程为学生提供了更广泛的知识领域，帮助他们在特定领域深入研究。

综上所述，中医药大数据分析的学习内容丰富多样，旨在培养具备跨学科知识和技能的复合型人才。