編程語言：熟悉使用Python、R、Java任意一門編程 ， 在大數據分析中Python及R語言的使用率比較高 。
數據庫：MySQL數據庫及SQL語句、Hive 。
大數據生態(tài)系統(tǒng)：Hadoop、Spark 。
Linux系統(tǒng)：熟悉Linux操作系統(tǒng)、能夠使用ETL工具 。
2、大數據開發(fā)工程師
大數據開發(fā)工程師可以分成Java學習階段及大數據學習階段兩個階段來學習大數據開發(fā)工程師所需要的技術 。
Java學習階段
靜態(tài)網頁基礎：HTML基礎知識及CSS基礎知識 。
JavaSE：JavaSE基礎語法、面向對象、JavaAPI、MySQL數據庫及SQL數據庫、JDBC、線程、網絡編程、反射基本原理 。
JavaWeb：JavaScript、Jquery、XML&版本控制 。
企業(yè)級框架：Spring、Spring mvc、SpringBoot、Mybtis 。
大數據學習階段
在大數據學習階段中可以分成兩個小部分學習 ， 一個是Linux系統(tǒng)部分 ， 另一個是大數據技術框架部分 。
Linux系統(tǒng)：Linux系統(tǒng)基礎知識、CentOS、Maven ， 學習這部分便于學習大數據技術框架部分 。
大數據技術框架：HDFS、MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Spark、Hive、Flink、ES、Oozie 。
4、算法工程師
算法工程師根據職業(yè)需求有著許多分支 ， 不同的分支所要求學習的技能也就不同 。下面小編將介紹其中一個分支機器學習算法工程師所要掌握的技能作為參考 。
機器學習算法工程師需要掌握機器學習理論、概率和統(tǒng)計基礎、基礎數據結構與算法、開發(fā)語言（Python、Scala、R）、特征處理&工程、基礎開發(fā)能力、單機開發(fā)工具（numpy、sklearn等）、大數據開發(fā)工具（hadoop、spark、storm）、架構設計（數據倉庫&數據流架構、機器學習相關服務架構） 。
大數據技術所涉及的知識多又廣泛 ， 就全部內容學習會找不清自己所要學習的方向 ， 因此這種時候可以先找準自己要重點研究的方向然后開始學習

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