因為大數據前景好，薪資高，很多人想通過參加學習大數據，然後進入大數據行業發展。但是因為大數據的門檻較高，對於學習人員有一定的要求，那麼學習大數據需要什麼基礎知識呢？ 首先我們瞭解下對於大數據學習者本身的學歷水平的要求 目前大多數的機構，對於大數據學習者要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是計算 ...
因為大數據前景好，薪資高，很多人想通過參加學習大數據，然後進入大數據行業發展。但是因為大數據的門檻較高，對於學習人員有一定的要求，那麼學習大數據需要什麼基礎知識呢？
首先我們瞭解下對於大數據學習者本身的學歷水平的要求
目前大多數的機構，對於大數據學習者要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是電腦相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和大數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，大數據分析偏向於分析，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下麵我們結合大數據開發和大數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
我還是要推薦下我自己創建的大數據分享群142973723，這是大數據學習交流的地方，不管你是小白還是大牛，小編都歡迎，不定期分享乾貨，包括我整理的一份適合零基礎學習的大數據資料和入門教程。下麵是大數據開發的課程內容：
階段一：JavaSE開發
階段二：JavaEE開發
階段三：併發編程實戰開發
階段四：Linux精講
階段五：Hadoop生態體系
階段六：Python實戰開發
階段七：Storm實時開發
階段八：Spark生態體系
階段九：ElasticSearch
階段十：Docker容器引擎
階段十一：機器學習
階段十二：超大集群調優
階段十三：大數據項目實戰
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、python、storm、spark、elastic search、docker、機器學習等基礎知識。
大數據分析的課程內容：
階段一：WEB前端實戰開發
階段二：資料庫實戰
階段三：Python實戰開發
階段四：Echart數據分析
階段五：D3大數據分析
階段六：BI平臺大數據分析
階段七：SmartBI大數據分析
階段八：Sap Design Studio大數據分析
階段九：Tableau大數據分析
階段十：R語言大數據分析
階段十一：七大行業數據建模可視化分析
階段十二：大數據可視化分析項目實戰
大數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，大數據分析需要掌握的基礎有：web、資料庫、python、echarts、d3、bi、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。
