2、 大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

1、 算法：主要是对算法模型进行应用，开发。 对应的技能：算法基础，sql，python、数学理论。 当然现在很多的开发工具包以及平台都提供很多算法，包括python，spark，因此需要我们掌握算法原理的情况和场景的情况下进行调用。

3、 二、大数据技术基础 这一板块的学习主要包括大数据存储技术、处理技术和查询技术等。 例如，需要了解Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用和原理，以及NoSQL、关系型数据库在大数据环境下的应用。 三、数据分析与挖掘 数据分析与挖掘是大数据学习的核心部分，包括数据挖掘算法、机器学习算法、深度学习算法等。

4、 大数据技术要熟练使用java、scala编程语言，hadoop生态圈相关技术，如HDFS、Hbase、Hive，spark、flink、Elasticsearch等技术原理，熟悉数据的采集、Linux命令，shell脚本等。