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大数据主要学习哪些内容？
大数据主要学习哪些内容？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。
由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。
不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。
第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。
第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据应该怎么学？有哪些要求？
大数据从入门到精通，一套专业的学习路线是必不可少的，尤其是对于想要自学的同学来说，这个至关重要。个人也整理了一套大数据学习路线，如果你是从零基础开始的同学，可以作为自己的学习参考。
大数据学习路线图是分为五个大的阶段的，学习时间不确定，要看自己的学习能力和集中学习的精力。
阶段一：是java基础。此阶段是针对没有编程基础，或者对基础不扎实的同学一次补习，这个很重要，就像建一座大厦，这就是地基，地基不稳，就算修再高，总有一天会轰然倒塌!
需要掌握的技术知识：
(1)Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
(2) HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5 CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
(3)JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
阶段二：linux基础和Hadoop生态系统。
本阶段的linux也是基础课程，帮大家进入大数据领域，以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、 kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用 Linux来搭建或部署项目。
Hadoop生态系统的课程，对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析，从知晓原理到开发网盘的项目，让大家打好学习大数据的基础。
需要掌握的技术知识：
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
阶段三：分布式计算框架和SparkampStrom生态体系
Spark大数据处理本部分内容全面涵盖了 Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究 Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程。
需要掌握的技术知识：
(1)分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网
(2)storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
阶段四：项目练习其实是穿插课程其中的，在讲解大数据理论的同时，将实践知识穿插其中，增加学生对大数据技术的理解和应用。
阶段五：此阶段是深入提升阶段，主要是人工智能的一些技术知识，也为学生想转行人工智能打下良好的基础，多重技能，更能大大提升就业质量。
这个只是大体的大数据学习路线，想要什么深入学习，还是要找相应的视频教程和书籍配合学习。如果想快速进入大数据行业，可以选择专业的学习方式。