大数据专业学什么技术

技术专业主要学习计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术、数据采集技术、数据预处理技术、分析等内容。

1. 基础：Java语言基础

学习Java语言基础知识，包括Java开发介绍、熟悉开发工具Eclipse、Java语言基础等内容。Java作为一门面向对象的编程语言，在领域有广泛的应用，掌握Java编程技巧对于理解和实现技术非常重要。

2. 基础：数据科学与技术专业

数据科学与技术专业主要培养学生成为德才兼备、具有协同精神和创新意识的专业人才。该专业包括数学、统计、计算机和财经分析等四大模块，涵盖了C++程序设计、Java程序设计、Python与分析、科学计算与Matlab应用等课程。

3. 技术学习路径：编程语言

首先要掌握一门基本的编程语言，如Java或者Python。Java是目前应用最广泛的编程语言，因此就业机会较多；Python则正在快速推广应用，并且在数据科学和领域有很大的优势。掌握一门编程语言是进入领域的基础。

4. 技术学习路径：数据库技术

数据库技术是处理和存储的关键，学习数据库技术可以帮助学生掌握数据的组织和管理方式。在技术中，常见的数据库技术包括关系型数据库（如MySQL、SQL Server等）和非关系型数据库（如MongoDB、HBase等）。

5. 技术学习路径：数据采集技术

数据采集技术是分析的前提，学习数据采集技术可以帮助学生了解数据的来源和获取方式。常见的数据采集技术包括网络爬虫技术、API接口调用等。通过数据采集，可以获取到需要进行分析的原始数据。

6. 技术学习路径：数据预处理技术

数据预处理技术是在进行数据分析之前对数据进行清洗和处理，以减少噪音和不准确性。学习数据预处理技术可以帮助学生了解数据清洗、缺失值处理、异常值检测等技术方法。

7. 技术学习路径：分析

分析是领域的核心，学习分析可以帮助学生掌握分析方法和工具。常见的分析技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。通过分析，可以从庞大的数据中提取出有用的信息和模式。

8. 技术学习路径：分布式计算平台

在学习技术的过程中，了解和熟悉分布式计算平台是必不可少的。常见的分布式计算平台包括Hadoop、Spark等，它们可以帮助学生处理大规模的数据集并进行分布式计算。

技术专业的学习内容涵盖了计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术、数据采集技术、数据预处理技术、分析等方面的内容。通过学习这些技术，可以为将来在领域的工作和研究打下坚实的基础。