大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)必備技術(shù)包括：hadoop 生態(tài)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)存儲和處理（如 nosql 和 sql 數(shù)據(jù)庫）、數(shù)據(jù)分析和可視化（如 Python 和 tableau）、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)（如 tensorflow 和 keras）、云計(jì)算平臺（如 aws 和 azure），以及其他工具和技術(shù)（如數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)流處理）。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)所需技術(shù)

大數(shù)據(jù)是一門快速發(fā)展的領(lǐng)域，需要掌握多種技術(shù)才能充分利用它的潛力。以下是一些必備技術(shù)：

hadoop生態(tài)系統(tǒng)：

• hadoop 分布式文件系統(tǒng) (hdfs)
• hadoop mapreduce
• yarn

大數(shù)據(jù)存儲和處理：

• nosql 數(shù)據(jù)庫（例如 mongodb、Cassandra、hbase）
• sql 數(shù)據(jù)庫（例如 mysql、Postgresql）
• apache spark
• apache flink

數(shù)據(jù)分析和可視化：

• Python
• R
• Tableau
• Power BI

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：

• scikit-learn
• tensorflow
• Keras

云計(jì)算平臺：

• AWS
• azure
• GCP

其他工具和技術(shù)：

• 數(shù)據(jù)倉庫（例如 Amazon Redshift、Snowflake）
• 數(shù)據(jù)湖（例如 azure Data Lake、Google Cloud Storage）
• 數(shù)據(jù)流處理（例如 apache kafka、apache storm）

學(xué)習(xí)途徑：

• 在線課程（例如 Coursera、Udemy）
• Bootcamp
• 大學(xué)學(xué)位
• 實(shí)習(xí)和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)