你知道大数据需要学习哪些技术吗？ 学习大数据时，范围太广、内容太多，我们应该如何学习大数据所需的技术呢？
大数据技术作为一项涉及多种知识的IT技术，需要学习的东西很多。 人们常常面对如此多的学习材料，不知道从哪里开始。 虽然我们可以根据大数据的就业方向进行专题学习。
一、大数据的就业方向
大数据的就业方向大致可以分为：数据挖掘工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、算法工程师。
1.数据挖掘工程师
数据挖掘工程师需要通过算法从大量数据中寻找隐藏的知识。 这种知识可以使企业决策智能化、自动化，从而使企业提高工作效率jquery动态数据，减少错误决策的可能性，从而在激烈的竞争中立于不败之地。
2、大数据分析师
大数据分析师是不同行业的专业人士，专门收集、整理、分析行业数据，并根据数据进行行业研究、评估和预测。
3、大数据开发工程师
大数据开发工程师负责数据库机房建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时估算平台及业务开发、平台建设与维护等。
4.算法工程师
算法是解决问题的一系列明确指令，即在有限时间内对某个标准输入获得期望的输出。 如果算法有缺陷或不适合某个问题，则执行该算法将无法解决问题。 不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。 算法的异同可以通过空间复杂度和时间复杂度来判断。 算法工程师是借助算法处理事物的人。
2、大数据各个就业方向需要学习的技术
了解大数据的大致就业方向后，可以根据职位描述学习大数据技术的基础知识。
1.数据挖掘工程师
数据挖掘工程师需要学习的部分可以分为两部分：工程能力和算法能力。
①工程能力
A。 编程基础：掌握一门大数据处理技术所需的编程语言，小编推荐Java语言； 其次，掌握一门数据库和数据库语言——MySQL数据库和SQL表达式。
b. 开发平台：LInux系统（目前主流大数据技术框架基于Linux系统开发和运行）。
C。 数据结构与算法分析基础：掌握常用数据结构和操作（线性表、队列、列、字符串、树、图等），掌握常用计算机算法（排序算法、搜索算法、动态规划、递归等）。 ）。
d. 海量数据处理平台：Hadoop或Spark。
②算法能力
A。 物理基础：概率论、数理统计、线性代数、随机过程、最优化理论。
b. 机器学习/深度学习：掌握常用机器学习模型（线性回归、逻辑回归、SVM、感知器；决策树、随机森林、GBDT、XGBoost；贝叶斯、KNN、K-means、EM等）； 掌握常见的机器学习理论（过拟合问题、交叉验证问题、模型选择问题、模型融合问题等）； 掌握常见的深度学习模型（CNN、RNN等）；
C。 自然语言处理：掌握常用方法（tf-idf、word2vec、LDA）；
2、大数据分析师
大数据分析师可以分为数据结构与算法、编程语言、数据库、大数据技术框架、Linux系统来学习。
数据结构与算法：掌握常用数据结构和操作（线性表、队列、列、字符串、树、图等），掌握常用计算机算法（排序算法、搜索算法、动态规划、递归等）。
编程语言：熟悉Python、R、Java中任意一种编程。 Python和R语言在大数据分析中使用得比较频繁。
数据库：MySQL数据库和SQL语句、Hive。
大数据生态系统：Hadoop、Spark。
Linux系统：熟悉Linux操作系统，能够使用ETL工具。
2、大数据开发工程师
大数据开发工程师可以分为两个阶段：Java学习阶段和大数据学习阶段来学习大数据开发工程师需要的技术。
Java学习阶段
静态网页基础知识：HTML基础知识和CSS基础知识。
JavaSE：JavaSE基本句型、面向对象、JavaAPI、MySQL数据库和SQL数据库、JDBC、线程、网络编程、反射基本原理。
JavaWeb：JavaScript、Jquery、XML 和版本控制。
企业级框架：Spring、Springmvc、SpringBoot、Mybtis。
大数据学习阶段
在大数据学习阶段，可以分为两个小部分学习，一是Linux系统部分，二是大数据技术框架部分。
Linux系统：Linux系统、CentOS、Maven的基础知识，学习这部分可以学习大数据技术框架部分。
大数据技术框架：HDFS、MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Spark、Hive、Flink、ES、Oozie。
4.算法工程师
算法工程师根据专业需要有很多分支jquery动态数据，不同的分支需要不同的技能。 下面小编就来介绍一下分支机器学习算法工程师必须掌握的技能，作为参考。
机器学习算法工程师需要掌握机器学习理论、概率统计基础、基本数据结构与算法、开发语言（Python、Scala、R）、特征处理与工程、基本开发能力、独立开发工具（numpy、sklearn）等）、大数据开发工具（hadoop、spark、storm）、架构设计（数据库机房&数据流架构、机器学习相关服务架构）。
大数据技术涉及的知识面广而广泛，如果把所有的内容都研究一遍，你将找不到自己想要学习的方向。 所以，这些时候，你可以先找出自己想要重点关注的方向，然后开始学习。 通过以上内容，你知道大数据需要学习哪些知识吗？
