大数据技术主要学什么？
大数据技术的主要学习内容包括：
- 编程语言：如Java和Python，这些是大数据技术的基础。
- Linux系统：大数据技术需要掌握一定的Linux技术知识。
- 数据库基础：大数据的核心之一就是数据仓储相关工作，因此对数据库的要求非常高。
- Hadoop：Hadoop是分布式系统的基础框架，具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本等优点，是大数据人才必须掌握的知识点。
- Spark：Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
- 机器学习：机器学习是目前人工智能领域的核心技术，在大数据专业中也有非常广泛的引用。
- 数据结构：理解数据的组织、存储和操作方法。
- 数据可视化：将复杂的数据通过图形的方式清晰地展示出来，帮助人们理解数据。
大数据技术的就业方向有哪些？
大数据技术的就业方向包括：
- 大数据维护、研发、架构工程师方向：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
- 大数据挖掘、分析方向：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。
大数据技术的发展前景非常广阔，被誉为“21世纪的新石油”，是国家战略性资产，是21世纪的“钻石矿”。大数据不仅与IT行业关系密切，众多行业都已经开始了大数据运营的布局，例如金融、医疗、政府等。因此，学习大数据技术，无论是对个人发展还是对社会贡献，都有着重要的意义。
