大数据学习哪些技术

大数据学习必备技术包括：hadoop 生态系统、大数据存储和处理（如 nosql 和 sql 数据库）、数据分析和可视化（如 Python 和 tableau）、机器学习和深度学习（如 tensorflow 和 keras）、云计算平台（如 aws 和 azure），以及其他工具和技术（如数据仓库和数据流处理）。

大数据学习所需技术

大数据是一门快速发展的领域，需要掌握多种技术才能充分利用它的潜力。以下是一些必备技术：

hadoop生态系统：

• hadoop 分布式文件系统 (hdfs)
• hadoop mapreduce
• yarn

大数据存储和处理：

• nosql 数据库（例如 mongodb、Cassandra、hbase）
• sql 数据库（例如 mysql、Postgresql）
• apache spark
• apache flink

数据分析和可视化：

• Python
• R
• Tableau
• Power BI

机器学习和深度学习：

• scikit-learn
• tensorflow
• Keras

云计算平台：

• AWS
• azure
• GCP

其他工具和技术：

• 数据仓库（例如 Amazon Redshift、Snowflake）
• 数据湖（例如 azure Data Lake、Google Cloud Storage）
• 数据流处理（例如 apache kafka、apache storm）

学习途径：

• 在线课程（例如 Coursera、Udemy）
• Bootcamp
• 大学学位
• 实习和项目经验