大数据技术主要学什么

宝子们！想入门大数据？想知道大数据技术都学些什么？别划走！这篇笔记绝对让你收获满满！敲黑板！前方高能预警，纯干货分享，建议点赞收藏慢慢看！

最近好多姐妹私信我，说对大数据很感兴趣，但又不知道从何学起。作为过来人，必须来好好说道说道！大数据现在真的超级火，薪资待遇也相当可观，想转行或者提升技能的宝子们，真的可以考虑一下！

那么，大数据技术主要学什么呢？敲重点！它可不是简简单单地处理数据那么简单哦！它涵盖的知识面非常广，需要我们系统地学习和掌握。

首先，你得打好基础。就像盖房子一样，地基不稳，楼也盖不高。所以，数学和统计学基础是必不可少的。线性代数、微积分、概率论、统计学这些，虽然听起来有点枯燥，但却是大数据技术的基石。不用怕！现在有很多在线学习资源，像可汗学院、网易公开课等等，都可以帮助你快速入门。

其次，编程能力也得跟上。毕竟，要处理数据，你得会“跟电脑对话”才行。Python和Java是大数据领域最常用的两种编程语言。Python语法简洁易学，有很多强大的数据处理库，像NumPy、Pandas等等，非常适合数据分析和机器学习。Java则更偏向于底层开发，在大数据平台的搭建和维护方面应用广泛。选择哪个语言入门，可以根据自己的兴趣和职业规划来决定。

掌握了基础知识和编程语言，接下来就要开始学习大数据技术的核心内容啦！

1. 数据采集与存储：俗话说“巧妇难为无米之炊”，没有数据，一切都是空谈。所以，学习如何从各种来源采集数据，并将其存储到合适的数据库中，就显得尤为重要。你需要了解各种数据库，像关系型数据库MySQL、Oracle，以及非关系型数据库MongoDB、Redis等等，并掌握它们的使用方法。还需要学习一些数据采集工具，像Flume、Sqoop等等。

2. 数据预处理：采集到的原始数据往往是“脏乱差”的，充满了错误、缺失和噪声。这时候就需要进行数据清洗、转换、集成等预处理操作，才能用于后续的分析和挖掘。你需要学习一些数据预处理技术，像数据清洗、数据集成、数据变换等等。

3. 数据分析与挖掘：这是大数据技术的核心环节，也是最有价值的部分。通过运用各种数据分析和挖掘算法，我们可以从海量数据中发现隐藏的规律、趋势和洞察，为企业决策提供支持。你需要学习一些常用的数据分析方法，像统计分析、回归分析、聚类分析等等，以及一些机器学习算法，像决策树、支持向量机、神经网络等等。

4. 数据可视化：数据分析结果最终需要以直观易懂的方式呈现出来，才能更好地发挥其价值。数据可视化就是将数据转化为图表、图形等可视化形式，方便人们理解和分析。你需要学习一些数据可视化工具，像Tableau、Power BI等等，以及一些数据可视化技术，像图表设计、交互式可视化等等。

5. 大数据平台与工具：大数据处理往往需要用到一些专门的平台和工具，像Hadoop、Spark、Hive等等。你需要了解这些平台和工具的架构和使用方法，才能更好地进行大数据开发和应用。例如，学习Hadoop的分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，学习Spark的内存计算机制和机器学习库MLlib，学习Hive的数据仓库功能和SQL查询语言等等。

除了以上这些核心内容，你还需要了解一些相关领域的知识，例如云计算、人工智能、数据安全等等。像亚马逊AWS、微软Azure、阿里云等云计算平台，都提供了丰富的大数据服务，可以帮助你更便捷地进行大数据开发和应用。

最后，实践出真知！学习大数据技术，一定要多动手实践，多做项目。可以参加一些大数据竞赛，或者自己找一些实际的数据集进行分析和挖掘。像Kaggle、天池大数据竞赛等平台，都提供了丰富的学习资源和实践机会。也可以考虑去一些专业的培训机构，像北大青鸟、达内教育等，进行系统学习和实践。

记住，学习大数据技术是一个循序渐进的过程，需要持之以恒的努力和学习。希望这篇笔记能帮助你更好地了解大数据技术，开启你的大数据之旅！集美们，冲鸭！