大数据是我的主要研究方向之一，目前也在指导大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
大数据应用技术专业主要以培养大数据应用技能为主，相对于数据科学与大数据专业来说，大数据应用技术专业主要培养技能型人才，以满足广大传统行业对于大数据应用人才的需求。大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。
在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。
编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。
大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展，目前大数据平台的组件已经逐渐丰富，所以这部分学习内容也相对比较多。
数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始，然后进一步学习各种BI工具，在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。
最后，随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。
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！
Linux系统、Java语言、数据结构、大数据导论、数据库基础、Python语言、数据采集&标注、HADOOP运维、Spark数据分析、数据可视化、企业项目综合实践等课程。学生可根据个人兴趣和就业方向选择相关课程，并系统学习。
首先，做大数据要有Java语言和Linux操作系统两项基础，在大数据开发上，这两项是学习大数据应用技术的重要基石。
这里不谈具体的课程，只说现在市场主流选用的几代大数据处理框架，对这几代框架技术有相应程度的掌握，基本上找工作也不愁了。
Hadoop
Hadoop是大数据处理第一代框架，至今也仍然占据重要的市场地位，Hadoop必学。
Hadoop核心组件，HDFS、MapReduce和YARN，整个Hadoop生态圈发展至今已有超过20个组件框架，都需要有所了解和掌握。
Spark
Spark是用来弥补基于Hadoop的MapReduce引擎，在处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别喜欢它。
Storm
Storm是开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流。Apache Storm采用Clojure开发。Storm有很多应用场景，包括实时数据分析、联机学习、持续计算、分布式RPC、ETL等。
Flink
Apache Flink是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，选择大数据方向是没有问题的，但是学习大数据是具有一定难度的。
当前正处在大数据时代，大数据未来将得到广泛的落地应用，所以从未来发展的前景来看，大数据方向是不错的选择。学习大数据需要具备三方面的基础知识，分别是数学、统计学和计算机，另外还包括一众辅助学科，比如社会学、经济学等等。所以大数据涉及到的内容还是比较多的，而且也具有一定的难度。
对于计算机专业的学生来说，学习大数据方向通常需要学习以下几个方面的内容：
第一：编程语言。大数据领域的编程语言比较常见的有Java、Python、Scala、R等，其中Python和R语言在数据分析领域应用比较多，Java语言在大数据应用开发和大数据平台开发领域应用比较多，Scala则主要应用于Spark平台。
第二：大数据平台。目前比较常见的大数据平台是Hadoop和Spark，不少商用大数据平台通常也是基于Hadoop构建的，而且Hadoop平台对于计算机硬件的要求比较低，比较适合初学者和大学生群体。另外，大数据平台的组件比较多，需要一个系统的学习过程才能逐渐掌握。
第三：大数据分析。数据分析是大数据专业要重点学习的内容，目前大数据分析有两种主要方式，一种是统计学分析方式，另一种是机器学习分析方式。以机器学习方式为例，首先需要掌握一些常见的算法，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等，然后通过编程语言完成算法的实现，进而对算法进行训练和验证，整个过程还是具有一定难度的。当前，场景分析是大数据比较常见的落地应用。
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。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
我觉得要想学好数据分析有6个步骤：
第一，要学会懂业务，大数据分析人才需要熟悉行业业余发展与知识，公司业务及产品流程，并有自己独特的见解。
第二，要学会懂管理。搭建数据分析框架的要求，确定分析思路，运用营销，管理知识来做指导，另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的建议。
第三，要学会懂分析，要能够掌握数据分析基本原理与有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中。
第四，要学会懂工具，数据分析技术是实现数据分析方法理论的技术支撑。
第五，要学会懂设计，数据分析要懂得数据可视化设计，能够有效的表达数据分析观点，使分析结果一目了然，良好的可视化设计能够增强分析效果。
第六，要学会积攒经验，不断学习同行，要经过自己实践才能得出真理，多参加一些比赛，训练自己在这方面的感觉。
当然，我觉得想要学好数据分析不是一朝一夕的，是要自己长期坚持学习才能有收获，光环大数据这方面就做的挺好的，课程也是实时更新，根据市场迭代更新，是一个不错的选择。
以上全部就是关于大数据分析师要学什么的详细介绍，如果对你有所帮助或希望获取更多大数据分析师要学什么的资讯内容，欢迎收藏关注本站。
标签: 大数据分析师要学什么
