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
以上就是大数据需要学什么技术的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！
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