大数据技术主要学什么？

大数据技术主要学习以下几个方面的知识：
1. 数据存储和管理：了解各种数据存储和管理技术，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、分布式文件系统（如Hadoop的HDFS、Apache HBase）和非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）等。学习如何选择和使用适当的存储和管理解决方案以应对大规模数据的需求。
2. 数据处理和分析：学习数据处理和分析的技术和工具，包括数据清洗、转换、整合和建模等。掌握常见的数据处理语言和框架，如SQL、Python、R以及大数据处理框架（如Hadoop、Spark）等。
3. 分布式计算和并行处理：理解分布式计算和并行处理的基本原理，以及相关的技术和工具。学习如何将计算任务分解成多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，以提高计算效率和处理大规模数据集的能力。
4. 数据挖掘和机器学习：熟悉数据挖掘和机器学习的基本概念和算法，并学习如何应用它们来从大规模数据中提取有价值的信息和进行预测。了解常见的机器学习算法和库，如回归、分类、聚类、决策树、随机森林、神经网络等。
5. 数据可视化和报告：学习如何有效地将大数据的分析结果进行可视化展示和报告呈现，以便于理解和决策。掌握数据可视化工具和技术，如Tableau、matplotlib、ggplot2等，以及相关的数据报告和沟通技巧。
此外，还需要具备良好的数学和统计基础，以及对数据隐私和安全的了解。
综上所述，大数据技术的学习范围涵盖了数据存储和管理、数据处理和分析、分布式计算和并行处理、数据挖掘和机器学习、数据可视化和报告等多个方面。这些知识与技能将帮助你处理和应用大规模数据，提取有价值的信息，并支持业务决策和创新。