大数据需要学习哪些内容？ 学习大数据需要哪些基本知识？
\u5927\u6570\u636e\u7684\u4e3b\u8981\u5b66\u4e60\u5185\u5bb9\u6709\u54ea\u4e9b1.\u4e86\u89e3\u5927\u6570\u636e\u7406\u8bba
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2.\u8ba1\u7b97\u673a\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u7684\u5b66\u4e60\u3002
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3.\u5927\u6570\u636e\u76f8\u5173\u8bfe\u7a0b\u7684\u5b66\u4e60\u3002
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5\u3001\u5728Gartner\u516c\u53f8\u8bc4\u9009\u76842012\u5e74\u5341\u5927\u6218\u7565\u6280\u672f\u4e2d\uff0c\u5185\u5b58\u5206\u6790\u5728\u4e2a\u4eba\u6d88\u8d39\u7535\u5b50\u8bbe\u5907\u4ee5\u53ca\u5176\u4ed6\u5d4c\u5165\u5f0f\u8bbe\u5907\u4e2d\u7684\u5e94\u7528\u5c06\u4f1a\u5f97\u5230\u5feb\u901f\u7684\u53d1\u5c55\u3002\u968f\u7740\u8d8a\u6765\u8d8a\u591a\u7684\u4ef7\u683c\u4f4e\u5ec9\u7684\u5185\u5b58\u7528\u5230\u6570\u636e\u4e2d\u5fc3\u4e2d\uff0c\u5982\u4f55\u5229\u7528\u8fd9\u4e00\u4f18\u52bf\u5bf9\u8f6f\u4ef6\u8fdb\u884c\u6700\u5927\u9650\u5ea6\u7684\u4f18\u5316\u6210\u4e3a\u5173\u952e\u7684\u95ee\u9898\u3002
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当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
学习内容主要包括：
JavaSE核心技术；
Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
Spark相关技术、Scala基本编程；
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；
大数据项目开发实战；
大数据系统管理优化；
企业使用阿里云平台开发所需要的技术等。
以上是南京北大青鸟大数据课程的主要内容，你可以有限参考，也可以到学校预约一节试听课。
当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。比如大数据开发需要：
JavaSE基础核心
Java入门语法、面向对象核心、集合与泛型、线程机制、网络编程、流程控制结构、异常体系、反射体系、IO流、设计模式
大数据基础核心
Maven、Hadoop、Hive、Kafka、Linux、Shell、Zookeeper+HA、Flume、HBase
Spark生态体系框架
Scala语言、Spark SQL、Kylin、Druid、Sqoop、Spark Core、Presto、Spark Streaming、Redis缓存数据库、GIT & GIT Hub、ElasticSearch
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
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