大数据需要学什么技术
摘要： 大数据技术栈的基础入门技能包括：编程语言（java、python、r）、数据库（sql、nosql）、统计学、数据可视化。核心技术涉及大数据平台（hadoop、spark、flink）、数据仓库、分布式计算、机器学习、云计算。进一步扩展可包括数据质量、治理、分析和流式数据处理工具。技能进阶包括大数据架构、安全、实时分析、人工智能与大数据应用。掌握这些技能可从事数据工程师、科学家、分析师和架构师等职业。

大数据技术栈

入门基础

编程语言：Java、Python、R数据库：SQL、NoSQL（如 MongoDB、Cassandra）统计学：描述性统计、推断统计数据可视化：Tableau、Power BI

核心技术

大数据平台：Hadoop、Spark、Flink数据仓库：数据建模、ETL（提取、转换、加载）分布式计算：MapReduce、Yarn机器学习：算法、建模、特征工程云计算：AWS、Azure、GCP

扩展工具

数据质量工具：Talend、Informatica数据治理工具：Data Catalog、Metastore大数据分析工具：Hive、Pig、Drill流式数据处理：Kafka、Storm、Flink

技能进阶

大数据架构：设计、优化、扩展数据安全：隐私保护、数据加密实时分析：流式处理、机器学习算法人工智能与大数据：深度学习、自然语言处理

职业发展

掌握大数据技术可以从事以下职业：

数据工程师数据科学家数据分析师大数据架构师

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