学习大数据时需要注意哪些要点? 学习大数据技术有哪些要求?
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大数据课程知识点较多，学起来有一定难度！
“大数据”就是一些把我们需要观察的对象数据化，然后把数据输入计算机，让计算机对这些大量的数据进行分析之后，给出我们一些结论。
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。
北大青鸟中博软件学院大数据项目答辩
数据驱动一切的时代，大数据正在改变整个时代，所以，无论是哪个行业在未来都将能够与大数据相对接。而大数据的作用也将影响各个行业实现更加快速的发展。学习大数据的基础是Java语言和Linux操作系统，零基础需要从这两项基础开始学习，学习顺序不分先后，一般都会选择先从Java语言开始学习。
Java方面，只需侧重学习标准版JavaSE，其他Java方向的技术在大数据技术中运用较少，可适当减少投入精力，仅作了解即可。由于大数据相关软件基本都在Linux操作系统上运行，所以Linux系统也是大数据必学的基础，需要扎实的掌握，以便后续深入学习真正的大数据技术。学会这两项基础后，接下来就需要学习大数据相关的技术了。首先学习Hadoop，需要学习它的HDFS、MapReduce和YARN的组件，学会了这些，接下来就按顺序学习Zookeeper，Mysql，Sqoop，Hive，Oozie，Hbase，Kafka，Spark。
当我们把这些技术都学会了，基本上就能成为一个专业的大数据开发工程师了。之后再进阶提高一下，学习一下python、机器学习、数据分析等知识，能让自己在今后的工作中更好的配合算法工程师、数据分析师，让自己变得更进步更优秀。假如确定自己确实想要脱离原有行业，想要进入大数据行业，那么，可以先从关注大数据行业动态、接触行业知识开始，让自己全面的了解这个行业。
关于学习大数据时需要注意哪些要点，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据分析要注意以下四点，
详情如图所示
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