大數據專業相關工作，主要是與大數據相關的挖掘、開發、存儲、分析等方向的工作。面對海量的數據，需要更多技術知識的支撐。目前大數據專業必須掌握Java或者Python編程語言才可以進一步提升，因此學習大數據專業需要掌握的技術知識點非常多，會有一定的難度，但是從技術層面來講，掌握大數據技術并不困難。
目前大數據就業反向包括技術與數據分析兩個方向。具體的工作崗位包括：大數據開發工程師、大數據挖掘工程師、大數據爬蟲、數據庫開發工程師、大數據分析等等。每個工作崗位對應需要掌握的知識點是不同的，下面為大家介紹主要的一些技術。
一、技術基礎Java或Python編程
想要學習大數據技術，首先要掌握一門基礎編程語言。目前使用最廣泛的編程語言是JavaEE，其次對大數據處理非常友好的是Python編程語言。首先你要選定自己的大數據就業方向，而后選擇適合的編程語言學習，從目前就業市場來看。Java編程語言的使用率最廣泛，因此就業機會會更多一些，而Python編程語言正在高速推廣應用中，同時學習Python的就業方向會更多一些。
二、Linux
學習大數據一定要掌握一定的Linux技術知識，不要求技術水平達到就業的層次，但是一定要掌握Linux系統的基本操作。能夠處理在實際工作中遇到的相關問題。
三、SQL
大數據的特點就是數據量非常大，因此大數據的核心之一就是數據倉儲相關工作。因此大數據工作對于數據庫要求是非常的高。甚至很多公司單獨設置數據庫開發工程師。
四、Hadoop
Hadoop是分布式系統的基礎框架，以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性、底成本等優點。用戶可以輕松的在Hadoop上開發和運行處理海量數據。因此從事大數據相關工作Hadoop是必學的知識點。
五、Spark
Spark是專門為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。可以用它來完成各種各樣的運算，包括SQL查詢、文本處理、機器學習等等。
六、機器學習
機器學習是目前人工智能領域的核心技術，在大數據專業中也有非常廣泛的引用。在算法和自動化的發展過程中，機器學習扮演著非常重要的角色。可以大大拓展自己的就業方向。
雖然大數據專業學習難度并不是很大，但是依舊需要每一個求學者都能持之以恒的學習，才能在人才競爭激烈的現在獲得更多的就業機會。
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