大数据分析要学什么

大数据分析是一个涉及多个领域的综合性技术，要学好大数据分析，需要掌握以下几方面的知识和技能：

1. 数学基础：

线性代数、概率论与数理统计、微积分等数学知识是数据分析的基础。

2. 编程语言：

Python、R语言是数据分析中常用的编程语言，Python因其丰富的库和工具而更为广泛使用。

Java、Scala等也可以用于大数据处理。

3. 数据库知识：

掌握SQL语言，了解关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、HBase）。

4. 大数据处理框架：

Hadoop生态圈中的HDFS、MapReduce、Spark等，这些框架能够处理大规模数据集。

了解NoSQL数据库和NewSQL数据库。

5. 数据挖掘与机器学习：

学习数据挖掘的基本概念和方法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

掌握机器学习的基本算法，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

6. 统计分析软件：

SPSS、SAS等统计分析软件在数据分析中也有广泛应用。

7. 数据可视化：

学习使用Tableau、Power BI、ECharts等数据可视化工具。

8. 云计算与分布式计算：

了解云计算平台（如阿里云、腾讯云、华为云）和分布式计算的基本原理。

9. 行业知识：

根据不同的行业需求，了解相关的业务知识和行业规范。

10. 软技能：

沟通能力、团队协作能力、问题解决能力等软技能也非常重要。

学习路径可以大致分为以下几个阶段：

基础阶段：学习数学、统计学、编程语言基础。

进阶阶段：学习数据分析工具、数据库、大数据处理框架。

专业阶段：深入学习数据挖掘、机器学习、数据可视化等高级技术。

应用阶段：结合行业知识，解决实际问题。

不断学习和实践是提高大数据分析能力的关键。

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