你知道大數據需要學習哪些技術嗎？在學習大數據的時候範圍過廣，內容過多時，我們應該怎麼去學習大數據所需要的技術呢？

大數據技術作為涉及多方面知識的IT技術，所需要學習的東西是比較多的，往往有人在面臨這眾多的學習資料不知道從何下手，其實我們可以根據大數據的就業方向來進行專項學習。

一、大數據的就業方向

大數據的就業方向大致可以分為：數據挖掘工程師、大數據分析師、大數據開發工程師、算法工程師。

1、數據挖掘工程師

數據挖掘工程師需要從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中的知識，這些知識可使企業決策智能化、自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

2、大數據分析師

大數據分析師是在不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

3、大數據開發工程師

大數據開發工程師負責數據倉庫建設、ETL開發、數據分析、數據指標統計、大數據實時計算平台及業務開發、平台建設和維護等工作內容。

4、算法工程師

算法是解決問題的一系列清晰的指令，也就是說，它能在有限的時間內對一定的標準輸入獲得所需的輸出。如果一個算法有缺陷或不適合某個問題，執行該算法將不能解決問題。不同的算法可能使用不同的時間、空間或效率來完成相同的任務。算法的優缺點可以用空間複雜度和時間複雜度來衡量。算法工程師是利用算法處理事物的人。

二、大數據各就業方向所需要學習的技術

在了解到大數據就業方向大致有哪些後，就可以根據其職位的描述來學習大數據技術的基礎知識。

1、數據挖掘工程師

數據挖掘工程師所需要學習的部分可以分為工程能力和算法能力兩大部分。

①　工程能力

a.編程基礎：掌握一門大數據處理技術所需要的編程語言，小編優推Java語言；其次就是掌握一門數據庫及數據庫語言—MySQL數據庫及SQL語句。

b.開發平台：LInux系統（如今主流的大數據技術框架是基於Linux系統開發並運行的）。

c.數據結構與算法分析基礎：掌握常見的數據結構以及操作（線性表，隊，列，字符串，樹，圖等），掌握常見的計算機算法（排序算法，查找算法，動態規劃，遞歸等）。

d.海量數據處理平台：Hadoop或者Spark。

②　算法能力

a.數學基礎：概率論，數理統計，線性代數，隨機過程，最優化理論。

b.機器學習 / 深度學習：掌握常見的機器學習模型（線性回歸、邏輯回歸、SVM、感知機；決策樹、隨機森林、GBDT、XGBoost；貝葉斯、KNN 、K-means、EM 等）；掌握常見的機器學習理論（過擬合問題、交叉驗證問題、模型選擇問題、模型融合問題等）；掌握常見的深度學習模型（CNN、RNN 等）；

c.自然語言處理：掌握常見的方法（tf-idf 、word2vec 、LDA）；

2、大數據分析師

大數據分析師可以分成數據結構與算法、編程語言、數據庫、大數據技術框架、Linux系統來學習。

數據結構與算法：掌握常見的數據結構以及操作（線性表，隊，列，字符串，樹，圖等），掌握常見的計算機算法（排序算法，查找算法，動態規劃，遞歸等）。

編程語言：熟悉使用Python、R、Java任意一門編程，在大數據分析中Python及R語言的使用率比較高。

數據庫：MySQL數據庫及SQL語句、Hive。

大數據生態系統：Hadoop、Spark。

Linux系統：熟悉Linux操作系統、能夠使用ETL工具。

2、大數據開發工程師

大數據開發工程師可以分成Java學習階段及大數據學習階段兩個階段來學習大數據開發工程師所需要的技術。

Java學習階段

靜態網頁基礎：HTML基礎知識及CSS基礎知識。

JavaSE：JavaSE基礎語法、面向對象、JavaAPI、MySQL數據庫及SQL數據庫、JDBC、線程、網絡編程、反射基本原理。

JavaWeb：JavaScript、Jquery、XML&版本控制。

企業級框架：Spring、Spring mvc、SpringBoot、Mybtis。

大數據學習階段

在大數據學習階段中可以分成兩個小部分學習，一個是Linux系統部分，另一個是大數據技術框架部分。

Linux系統：Linux系統基礎知識、CentOS、Maven，學習這部分便於學習大數據技術框架部分。

大數據技術框架：HDFS、MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Spark、Hive、Flink、ES、Oozie。

4、算法工程師

算法工程師根據職業需求有着許多分支，不同的分支所要求學習的技能也就不同。下面小編將介紹其中一個分支機器學習算法工程師所要掌握的技能作為參考。

機器學習算法工程師需要掌握機器學習理論、概率和統計基礎、基礎數據結構與算法、開發語言（Python、Scala、R）、特徵處理&工程、基礎開發能力、單機開發工具（numpy、sklearn等）、大數據開發工具（hadoop、spark、storm）、架構設計（數據倉庫&數據流架構、機器學習相關服務架構）。

大數據技術所涉及的知識多又廣泛，就全部內容學習會找不清自己所要學習的方向，因此這種時候可以先找准自己要重點研究的方向然後開始學習