大数据技术是学什么
大数据技术主要学：编程语言、Linux、SQL、Hadoop、Spark等等。
1、编程语言：
要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛，所以就业机会会更多，Python编程语言正在高速推广应用，学习Python的就业方向会也有很多。
2、Linux：
学习大数据必须掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业水平，但必须掌握Linux系统的基本操作，能够处理实际工作中遇到的相关问题。
3、SQL：
大数据的特点是数据量大，所以大数据的核心之一就是数据存储。所以大数据工作对数据库的要求很高，甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。
4、Hadoop：
Hadoop是分布式系统的基本框架，以可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop具有可靠性高、可扩展性高、效率高、容错性高、成本低等优点，是从事大数据相关工作的必备知识点。
5、Spark：
Spark是专门为大规模数据处理设计的快速通用的计算引擎，可用于完成各种运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等。
大数据技术是学习如何收集、存储、处理和分析海量数据的一门技术。在当今信息爆炸的时代如果能够有效地利用这些数据，就能为企业和组织带来巨大的商业价值。
要学习大数据技术，首先你需要了解数据的基本概念和类型，掌握数据挖掘、数据仓库、数据库管理等知识。此外，还需要学习数据预处理、数据清洗、数据可视化等技术，以及统计学、机器学习和人工智能等相关领域的知识。
具体而言，学习大数据技术需要掌握以下几个方面的知识和技能：
1. 数据收集与存储：学习如何从各种数据源中获取数据，包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等。同时，还需要了解数据的安全性和隐私保护等问题，并学会使用一些常见的大数据存储和管理工具，如Hadoop、Apache Spark等。
2. 数据处理与分析：学习使用各种数据处理和分析工具对大数据进行处理和分析，以提取有用的信息和模式。这包括常用的数据挖掘算法、机器学习技术等。
3. 数据可视化与展示：学习如何使用可视化工具和技术，将复杂的大数据以图表、图形等形式展示出来，以便于理解和决策。
4. 统计学和数学基础：学习统计学的基本原理和方法，掌握一些基本的数学知识，如线性代数和概率论等。这些知识对于理解和应用一些数据分析算法和模型至关重要。
5. 编程和技术能力：掌握至少一种编程语言，如Python或Java，并熟悉相关的大数据处理框架和工具。此外，还需要了解一些网络和系统管理的基础知识，以便能够有效地处理和管理大数据系统。
总之，学习大数据技术是一个综合性的过程，需要掌握多个领域的知识和技能。通过不断学习和实践，你就可以成为一个专业的大数据技术人员，并在各个行业中发挥巨大的作用。
