入行大數據，需要學習哪些基礎知識？

大數據的發展歷程總體上可以劃分為三個重要階段，萌芽期、成熟期和大規模應用期，20世紀90年至21世紀初，為萌芽期，隨著，一批商業智能工具和知識管理技術的開始和應用，度過了數據萌芽。

21世紀前十年則為成熟期，主要標誌為，大數據解決方案逐漸走向成熟，形成了並行計算與分散式系統兩大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大數據技術受到追捧，Hadoop平台開始大行期道，2010年以後，為大規模應用期，標誌為，數據應用滲透各行各業，數據驅動決策，信息社會智能化程度快速提高。

數據時代的到來，也推動了數據行業的發展，包括企業使用數據獲取價值，促使了大量人員從事於數據的學習，學習大數據需要掌握基礎知識，接下從我的角度，為大家做個簡要的闡述。

學習大數據需要掌握的知識，初期了解概念，後期就要學習數據技術，主要包括：

1.大數據概念

2.大數據的影響

3.大數據的影響

4.大數據的應用

5.大數據的產業

6.大數據處理架構Hadoop

7.大數據關鍵技術

8.大數據的計算模式

後三個牽涉的數據技技術，就複雜一點了，可以細說一下：

1.大數據處理架構Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態系統、Hadoop的安裝與使用；

2.大數據關鍵技術技術：數據採集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據隱私與安全；

3.大數據處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算

數據的核心技術就是獲取數據價值，獲取數據前提是，先要有數據，這就牽涉數據挖掘了。

人工智慧和大數據的科譜，有需要的同學，別忘了多智時代喲！

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