大数据需要学什么技术（学习大数据都要掌握哪些技能？）
- 基本概念: 学习大数据的基本概念，如数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等。
- 编程语言: 选择一种或多种编程语言学习，如Python、Scala、Java。Python是一个广泛使用的语言，用于数据科学和大数据处理，许多大数据框架都支持Python。Scala同样适用于大数据处理，特别是与Apache Spark结合使用。
- 分布式计算框架: 学习大数据处理的主要框架，如Apache Hadoop（基于Java的MapReduce编程模型）和Apache Spark（支持Java、Scala和Python语言）。这些框架能够在分布式环境中处理和分析大量数据。
- NoSQL数据库: 了解NoSQL数据库的基本概念，掌握常见的NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra、HBase等。这些数据库适用于处理非结构化或半结构化数据。
- 数据仓库与数据湖: 学习数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）与数据湖（如Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）的概念，了解它们在大数据处理中的作用。
- 数据处理工具与库: 学习使用数据处理工具和库，如Pandas、NumPy、Dask（Python库）进行数据分析和处理。
- 数据可视化: 掌握数据可视化工具和库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，将数据分析结果以图表形式展示。
- 机器学习: 学习基本的机器学习概念和算法，了解如何使用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等）进行数据分析和预测。
