大数据技术是学啥的

大数据技术是一门跨学科的专业，它主要学习的包括以下几个方面：
1. 数据管理：学习如何存储、管理大数据，包括分布式文件系统（如HDFS）的使用，以及如何处理大规模数据集。
2. 数据处理：掌握大数据处理框架，如Hadoop和Spark，了解MapReduce、Spark SQL等数据处理技术，以及如何进行数据清洗、转换和加载。
3. 数据分析：学习数据分析方法，包括但不限于Hive、Pig等SQL-like查询工具，进行数据掘、数据仓库设计、数据分析报告作等。
4. 数据掘与机器学习：学习机器学习算法、数据掘技术，使用如TensorFlow、Mahout、MLlib等框架进行数据建模和分析。
5. 数据可化：学习如何使用工具（如Tableau、QlikView等）将数据分析结果以图表、图形等形式直观展示。
6. 数据库技术：掌握关系型数据库和非关系型数据库的使用，了解SQL和NoSQL数据库技术。
7. 数据安全和隐私：学习数据加密、安全存储、隐私保护等方面的知识。
8. 云计算和虚拟化技术：了解云计算平台（如AWS、Azure、阿里云等）和虚拟化技术，以及如何在大数据环境下部署和管理资源。
9. 程语言和工具：学习如Java、Scala、Python等程语言，以及如Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架的程。
10. 大数据平台和生态系统：了解大数据平台如Hadoop生态系统、Spark生态系统等，以及这些平台如何协同工作。
学习大数据技术不仅需要掌握理论知识，还需要通过实际作来提高技能。 在学习过程中，可以根据个兴趣和职业规划选择合适的方向进行深入学习。