大数据技术基础知识小结
全部回答（1）
零基础开始大数据开发，首先要学习Java语言，打好基础。
一般来说，学习JavaSE和EE大约需要3个月的时间。
进入大数据技术系统的研究，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。
📚大数据基础知识
大数据基础知识包含三个主要部分：数学、统计学和计算机。
🔧大数据平台知识
大数据平台知识：大数据开发基础知识，通常侧重于构建Hadoop和Spark平台。
🌐大数据场景应用
大数据场景是当前大数据的重要应用。
这些场景包括金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等多个领域。
这些场景的应用还需要对行业知识有一定的了解。
要学习大数据，至少应该知道什么是大数据，大数据通常用在哪些领域。 只有对大数据有一个大概的了解，你才能知道自己是否对大数据感兴趣。 如果你在对大数据一无所知的情况下开始学习，你可能会发现你其实不喜欢它，这是浪费时间和精力。 。 ，而且可能会浪费钱。 所以想要学习大数据，首先需要对大数据有一个大概的了解。
2.学习计算机编程语言。
对于没有基础知识的人来说，一开始可能不太容易。 因为需要掌握计算机编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多种，比如：R、C++、JAVA等。 目前大多数机构都教授JAVA我们都知道Java是使用最广泛的网络编程语言之一。 易学易用如果你学过C++语言，你会觉得C++和Java很相似，因为Java中很多基本语句的语法和C++是一样的，比如常用的循环。 语句、控制语句等，这些和C++很相似其实，Java和C++是两种完全不同的语言，只要了解了Java中的一些基本概念，就可以用它来编写适合各种情况的应用程序。 Java省略了运算符重载和多重继承等模糊概念C++中的许多令人困惑的概念已被Java抛弃或以更清晰易懂的方式实现。
学习Java时，我们通常需要学习这些课程：HTML&CSS&JS、java基础知识、JDBC与数据库、JSPjavaweb技术、jQuery与AJAX技术、SpringMVC、Mybatis、Hibernate等。 本课程可以帮助我们更好的了解Java，学会使用Java。
3.学习大数据相关课程。
学习编程语言后，一般可以学习课程的大数据部分。 一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。 大数据课程包括大数据技术入门、大数据高级分析语言、大数据存储的分布式存储、大数据分析的分布式计算，以及Linux、Hadoop、Scala、HBase、Hive、火花等如果你想彻底学习大数据，这门课程是必不可少的。 ⓷大数据需要哪些基础
大数据所需的基础包括：数学、统计学、计算机技术、商业知识、行业知识。
数学和统计学是大数据的基础。 在进行大数据分析时，数学帮助我们理解和解决复杂的数据模型，而统计学则提供了提取有用信息并从数据中进行预测的工具。 例如，线性代数、概率论、回归分析等数学概念广泛应用于大数据处理中。
计算机技术也是大数据不可或缺的基础。 大数据技术处理的数据量巨大，因此必须对编程、数据结构、数据库管理、云计算等技术有一定的理解和使用能力。 尤其是编程技能，以及使用编程语言处理数据和开发算法的能力，是大数据工程师必备的技能。
商业知识并不亚于工业知识。 大数据应用跨行业，不同行业大数据的需求和实施方式不同。 因此，了解不同行业的业务背景和知识，可以更准确地应用大数据解决实际问题。 例如，在医疗、金融、零售等行业，大数据的应用有独特的场景和需求。
为了有效地处理大数据，上述基础知识和能力必不可少。 只有打好基础，我们才能更好应对大数据带来的挑战和机遇。
