学习大数据需要具备哪些基础知识，以及应该重视哪些环节
首先 ， 从大的知识体系结构来看 ， 学习大数据需要具备三方面基础 ， 分别是数学基础、统计学基础和计算机基础 ， 选择不同的主攻方向还需要有不同的学习侧重点 ， 比如从事大数据分析（算法）岗位需要重点学习数学和统计学知识 ， 而从事大数据开发岗位则需要重点学习计算机知识 ， 从当前的人才需求量来看 ， 大数据开发领域的人才需求量更大一些 。
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以大数据开发方向为例 ， 初学者需要学习的整体知识量还是比较大的 ， 涉及到操作系统、编程语言、算法设计、数据结构、数据库、大数据平台等内容 ， 在学习这些内容的过程中 ， 还需要辅助大量的实验 。
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对于初学者来说 ， 可以先从编程语言开始学起 ， 比如Java就是不错的选择 。
在学习Java编程的过程中 ， 还需要重点学习一下数据库知识 ， 而接下来需要重点学习一下大数据平台的相关知识 ， 选择从Hadoop、Spark开始学习就是不错的选择 。 在学习大数据平台的过程中 ， 一定要重视边用边学 ， 而且最好要结合一定的行业应用场景 ， 比如金融、医药等行业领域就有大量的应用场景 。
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学习大数据要想有持续的提升 ， 应该有一个较好的交流和实践环境 ， 并不建议在脱离实践场景的情况下来学习大数据知识 ， 一方面大数据开发的细节很多 ， 如果没有实践场景的推动 ， 很难能够深入下去 ， 另一方面实践场景也会为开发者积累更多的行业经验 ， 而行业知识对于大数据开发人员的职场价值有比较大的影响 。
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