大数据技术要学习哪些

学习大数据技术需要掌握以下关键领域：大数据技术基础数据管理分析和建模云计算平台数据可视化数据工程其他技能（数据库管理系统、分布式系统、编程语言）

大数据技术学习必备知识

学习大数据技术需要掌握以下关键领域：

1. 大数据技术基础

• 大数据定义、特征和应用场景
• 大数据生态系统：hadoop、spark、hive 等
• 数据仓库和数据湖的概念

2. 数据管理

• 数据采集和存储技术：hdfs、Hive、hbase
• 数据处理和转换：mapreduce、Spark
• 数据质量管理和数据治理

3. 分析和建模

• 机器学习算法和技术：回归、分类、聚类
• 数据挖掘技术：关联分析、文本挖掘
• 统计分析和假设检验

4. 云计算平台

• 云计算基础设施：AWS、azure、GCP
• 云计算大数据服务：EMR、BigQuery、Dataproc
• 云存储和数据库服务

5. 数据可视化

• 数据可视化技术：Tableau、Power BI、QlikView
• 交互式仪表板和报告生成
• 数据故事讲述技巧

6. 数据工程

• 数据管道设计和实现
• 数据自动化和编排
• 数据集成和治理

7. 其他技能

• 数据库管理系统（如 sql、nosql）
• 分布式系统和云计算概念
• 编程语言（如 Python、Java、R）

学习大数据技术是一个持续的过程，需要不断更新知识和技能。通过掌握这些关键领域，个人可以为大数据领域的发展做好准备。