下面是一些学习大数据的主要内容：

1. 基本概念: 学习大数据的基本概念，如数据分析、数据挖掘、数据清洗、数据可视化等。
2. 编程语言: 选择一种或多种编程语言学习，如Python、Scala、Java。Python是一个广泛使用的语言，用于数据科学和大数据处理，许多大数据框架都支持Python。Scala同样适用于大数据处理，特别是与Apache Spark结合使用。
3. 分布式计算框架: 学习大数据处理的主要框架，如Apache Hadoop（基于Java的MapReduce编程模型）和Apache Spark（支持Java、Scala和Python语言）。这些框架能够在分布式环境中处理和分析大量数据。
4. NoSQL数据库: 了解NoSQL数据库的基本概念，掌握常见的NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra、HBase等。这些数据库适用于处理非结构化或半结构化数据。
5. 数据仓库与数据湖: 学习数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake）与数据湖（如Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）的概念，了解它们在大数据处理中的作用。
6. 数据处理工具与库: 学习使用数据处理工具和库，如Pandas、NumPy、Dask（Python库）进行数据分析和处理。
7. 数据可视化: 掌握数据可视化工具和库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，将数据分析结果以图表形式展示。
8. 机器学习: 学习基本的机器学习概念和算法，了解如何使用机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等）进行数据分析和预测。

作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前选择大数据管理与应用专业是不错的选择，随着大数据技术逐渐开始落地应用，未来产业领域会释放出大量大数据专业人才，所以大数据管理与应用专业的就业前景还是非常广阔的。

从知识体系结构来看，大数据管理与应用专业强调三方面内容，其一是大数据技术，其二是大数据与行业场景的结合，其三是管理学相关内容。对于新生来说，可以先从大数据技术入手，这会为后续的专业学习奠定一个基础。

大数据技术体系主要围绕数据价值化来展开，涉及到数据的采集、传输、存储、安全、分析、应用、呈现等环节，而这些环节又都需要一个共同的基础，那就是程序设计，所以可以从程序设计开始学习。目前Java、Python、R、Go、Scala等编程语言在大数据领域的应用比较广泛，初学者可以从Python开始学起。

学习Python可以分为三个阶段，其一是学习Python的基本语法，这个阶段并不会遇到太大的障碍，只要多做实验，通常都能够顺利入门，其二是学习Python数据分析，这部分内容相对比较多，也需要一定的数学基础和统计学基础，还需要学习机器学习的相关内容，其三是结合场景来应用Python。

与数据科学与大数据技术专业不同，大数据管理与应用专业更强调技术与行业的结合，或者说强调技术与管理的结合，所以大数据管理与应用专业更注重数据分析的相关内容。从这个角度来看，选择大数据管理与应用专业，要重视行业场景知识的积累，以便于提升就业竞争力。

我从事教育、科研多年，目前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，都可以私信我！

1，我们首先了解一下什么是大数据

Big data is a field that treats ways to analyze, systematically extract information from, or otherwise deal with data sets that are too large or complex to be dealt with by traditional data-processing application software. Data with many cases (rows) offer greater statistical power, while data with higher complexity (more attributes or columns) may lead to a higher false discovery rate.[2] Big data challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating, information privacy and data source.-Wikipedia

大数据是一个研究如何分析大型数据集的领域。这些数据集经过系统地提取或以其他方式处理，常常过于庞大或相当复杂，传统的数据处理软件无法处理。具有大量实例的数据可以提供更高的统计能力，同时这些更高复杂性的数据可能导致更高的假阳性率。大数据的挑战包括数据捕获、存储、分析、搜索、共享、传输、可视化、查询、更新、信息隐私和数据源。--参考维基百科

2.学习大数据需要具备的技能

基础技能：Jave语言和Linux操作系统

进阶技能：

Hadoop：是分布式系统基础架构，包括HDFS、MapReduce和YARN三个组件

Zookeeper：是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

Mysql：是关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

Sqoop：是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Spark：是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎

麦肯锡(McKinsey)公司曾出具一份详细分析，该分析显示预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000!

目前大数据相关比较热门的岗位有以下几个： 1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5.数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律。

6.大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

那么如何入门大数据呢？

首先你要有基本的数学等数学， 线性代数，概率论。

这些都非常重要，推荐

有了基本的数学知识后就可以入门大数据的基础：机器学习 了，了解一些相关的概念，比如决策树，神经网络，SVM, 贝叶斯，BP, 集成学习等等，有了这些理论知识后再自己动手敲代码来实现。

推荐书籍：

有了基础知识就要学会用，python为必学编程语言, 同时也因为其语言的简洁非常适合入门学习，而且python语言有非常强大的库，说了这么多，自己一定要多敲代码！多敲代码！多敲代码！重要的事情说三遍！

大数据已经成为时代发展的趋势，很多人纷纷选择学习大数据，想要进入大数据行业。大数据技术体系庞大，包括的知识较多，系统的学习大数据可以让你全面掌握大数据技能。学习大数据需要掌握哪些知识?

1、学习大数据首先要学习Java基础

怎样进行大数据学习的快速入门?学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop，

还是数据挖掘，都需要有编程语言作为基础。因此，如果想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的。

2、学习大数据必须学习大数据核心知识

Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。

如果把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算，大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢，需要做并行计算和分布式计算扩展。

3、学习大数据需要具备的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

编程语言，对于想学大数据的同学，至少需要具备一门编程语言，比如SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。

4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代，这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

5.

分布式存储

传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io能力是有限的，这成为了系统性能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用。

分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。