大数据方向学习：优先掌握的基础技术和方法

随着社会经济新的发展，企业对大数据解决方案的需求正在不断增加，大数据成为IT技术发展的一个重要方向。因此，越来越多的人积极学习大数据技术，以获得更佳的就业机会，通过扩大自身的技术面板，从而迈入IT领域从业者的行列。但是，令人头痛的问题是，在大数据方面有什么样的技术需要学习，什么技术在大数据领域里更常见？以下是大数据方向的学习重点：

首先，需要重点关注和学习大数据开发的基本技术，包括NoSQL和Hadoop等存储和处理系统，此外，还要学习易编程（MapReduce）和数据引擎（Spark）等数据技术，这些技术可以帮助用户理解大规模数据集的含义，同时开发高效的程序来挖掘它们。

其次，需要学习大数据分析的基本技术，当今比较流行的R语言以及数据挖掘和机器学习技术也是必修的内容。其中，R语言和其他著名的计算语言类似，用于对大数据集进行分析和模型拟合。并且，这些语言通常支持非常复杂的分析算法，例如岭回归、决策树、随机森林、K-means聚类，可以帮助用户发现大数据的技术；此外，数据挖掘可以有效地从大数据集中抽取出有价值的信息，而机器学习技术可以帮助用户构建准确可靠的预测模型。

再者，需要学习大数据可视化技术，这是理解大数据非常有帮助的一个方面，特别是一些没有特定业务逻辑的大数据可视化，可以使用的技术包括 Tableau、Qlikview 、Excel 等商业工具，还有一些开源工具，如数据可视化D3。js，使用这些工具可以帮助开发者更好的理解大数据集。

最后，要学习大数据及其它技术的相关技术，比如Linux系统基础，编程环境（Python或Java等）技能，以及网络知识等，这些都是基础技能，对于上述技能的熟练掌握可以保证学习者在大数据方向的进一步学习中取得更好的效果。

总之，在大数据领域学习，需要掌握一些基本的开发技术、分析技术和可视化技术，并且还要掌握像 Linux 系统、编程语言和网络知识等基础知识，带动用户掌握大数据领域内的核心技能，为后面在数据分析、机器学习、云计算等方面的学习打下坚实的基础。