大數(shù)據(jù)核心技術(shù)包括：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理（hadoop、spark、nosql）、數(shù)據(jù)分析（hive、pig、機(jī)器學(xué)習(xí)）、數(shù)據(jù)可視化（tableau、power bi、google data studio）、數(shù)據(jù)建模、分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)安全和云計(jì)算平臺(tái)。學(xué)習(xí)步驟為：1. 掌握基本概念；2. 動(dòng)手操作；3. 參與在線社區(qū)。

大數(shù)據(jù)核心技術(shù)學(xué)習(xí)指南

掌握大數(shù)據(jù)核心技術(shù)對(duì)于在大數(shù)據(jù)行業(yè)取得成功至關(guān)重要。以下是一份大數(shù)據(jù)核心技術(shù)學(xué)習(xí)指南：

1. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理

• hadoop: 分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理框架。
• spark: 內(nèi)存中數(shù)據(jù)處理引擎。
• nosql 數(shù)據(jù)庫(kù): mongodb、Cassandra、hbase 等針對(duì)特定數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)庫(kù)。

2. 數(shù)據(jù)分析

• apache hive: 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，用于查詢和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• Pig: 數(shù)據(jù)流處理語(yǔ)言，用于提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法: 監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。

3. 數(shù)據(jù)可視化

• Tableau: 數(shù)據(jù)可視化工具，用于創(chuàng)建交互式圖表和儀表板。
• Power BI: microsoft 的數(shù)據(jù)可視化工具，提供高級(jí)分析和報(bào)告功能。
• Google Data Studio: Google 的數(shù)據(jù)可視化工具，可輕松創(chuàng)建和共享報(bào)告。

4. 數(shù)據(jù)建模

• 數(shù)據(jù)建模概念: 星型模式、雪花模式、維度模型等。
• 建模工具: Erwin、Power Designer 等。

5. 分布式計(jì)算

• 分布式計(jì)算框架: hadoop yarn、apache Mesos 等。
• 容器編排工具: docker、kubernetes 等。

6. 數(shù)據(jù)安全

• 數(shù)據(jù)安全協(xié)議: TLS/ssl、Kerberos 等。
• 數(shù)據(jù)加密技術(shù): AES、RSA 等。

7. 其他技術(shù)

• 云計(jì)算平臺(tái): AWS、azure、GCP 等。
• 大數(shù)據(jù)工具: hadoop、spark、Pig 等的工具和庫(kù)。

學(xué)習(xí)這些技術(shù)時(shí)，建議遵循以下步驟：

• 掌握基本概念。
• 動(dòng)手操作，建立項(xiàng)目。
• 參與在線社區(qū)，尋求支持和指導(dǎo)。