1. 大数据技术基础有哪些
大数据人才需要具备的能力一般较高，尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说，其需要具备以下几方面的技能：
信息挖掘能力
每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用？这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师最基本的考量。
信息处理能力
无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力最好的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。
计算机编码能力
作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。
团队协作能力
大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。
学习路线建议
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。
阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算。
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。
阶段四、 大数据项目实战
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。
阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。
1、Python机器学习；2、图像识别&神经网络；3、自然语言处理&社交网络处理；4、实战项目；5、户外设备识别分析。
2. 大数据技术基础是什么
数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。
主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。
数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造。
课程：《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。
3. 当前大数据技术的基础是什么
最好考研
大数据专业目前是构架在计算机、统计学、数学之上的应用学科不假，但是其本身也有很多值得提升的地方，是大学四年所不能完全cover的，即便是cover到的地方，也不够精深。
大数据处理，停留在模型应用上是比较初级的，不熟识模型原理是不可能做出高质量成果来的。其实我并不主张在本科开设大数据专业，基础课程容易面面俱到而不牢固，容易搞成大杂烩。
所以既然在本科学了大数据专业，比较理想的方式是再到研究生以上层面进行专项精深的修炼，选择一个方向比如图像识别、自然语言理解等等，磨出刀尖来。
数据科学与大数据技术 这个专业名称，听起来就有点把采矿、冶炼、机械三合一的感觉。以如下课程设置为例：
C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。
感觉像计算机专业加了部分机器学习的感觉，这种组合的合金质量我们不得而知.
目前大数据岗位的高薪，基本也是定位于硕士以上层的。数据处理领域的码农不是目前急需的大数据金领人才。
4. 大数据技术的基本概念
IDC将大数据技术定义为：“为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。” 大数据的关键在于种类繁多、数量庞大、使用传统的数据分析工具无法在可容忍的时间内处理相应的数据。大数据分析主要涉及两个不同的领域：一是如何将海量的数据存储起来，二是如何在短时间内处理大量不同类型的数据，即解决大数据存储与大数据处理等问题
5. 大数据技术基础知识
大数据，本身是计算机、统计学、数学三个学科的复合，如果你在这三者任一学科有比较好的基础，那么学起来都会有一定的助力，但是如果这些学科都基础不好，那就要想清楚，你可能需要花费更多的时间去学，才能学得懂。
另外，大数据对逻辑思维也有要求，这其中也涉及到数学、统计的知识，这里借用国外某计算机教授的话：
“计算机科学需要使用数学的原因，不在于它真的需要数学领域的某个公式、某个理论，而是需要你的数学思维能力：统计、概率、最重要的是数学逻辑。
在这个领域，无论是否使用“高级数学”，每个优秀的从业者都在从事结构化、逻辑化的思考，甚至当他们编写数据库和其他程序的时候，还被要求写出逻辑化的语句。这个领域需要的不是一个数学天才，而是一个逻辑学者。”
想入大数据这一行，这里可以给你一点提示：
像是编程、JAVA程序设计、大数据开发等“技术类”方向，计算机用的数学知识不是很多，只会用到一些简单的函数问题，大多数是高中数学。像是算法设计与分析等方向，就会对数学要求更高一些。
6. 大数据的技术基础有哪些
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
数据科学与大数据技术专业都学些什么?
属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?
根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。
报考建议注意规避如上缺点，制定、执行相应的解决方案。例如：报考前评估从目标院校毕业后能否在大数据行业中找到理想的职位，各高校一般会根据服务地区经济发展需求开设专业，前几届毕业生一般都有对口的就业机会;根据未来职业规划初步定为初始职位，在大学期间通过选修、培训等方式精修相关学科，夯实基础;对开设院校开设专业的实力进行评估，有些看似平凡的院校和大数据行业企业联合办学，实力不容小觑，例如贵州理工学院与阿里云合建的“贵州理工学院——阿里巴巴大数据学院”，计划在5年内为贵州省培养1万名大数据专业技术人才，黄河科技学是与中科院、云和数据以及中国科普开等知名大数据相关研究机构及公司开展交流合作，在学校建立联合实验室、在企业设立学生实训基地，实现更好地培养人才;考生也可从相关专业(如应用统计学专业)跨考此专业的研究生，可实现快速切入，但还应注意关注行业发展最新状况并着重弥补能力差距。
7. 大数据技术基础有哪些课程
大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。