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1、在大数据和云计算领域中，掌握一些核心技术和工具是非常重要的，比如 Hadoop、Spark、Kafka、Docker、Kubernetes 等。中专是一个好的起点如果您有一定的计算机基础和编程经验，学习大数据和云计算并不是很难。
2、学习云计算大数据课程推荐选择【达内教育】。云计算大数据培训内容如下：Java语言基础：JAVA作为编程语言，使用很广泛，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。
3、大数据专业全称数据科学与大数据技术。【大数据】需要学习的课程：大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume、Zookeeper、Kafka。大数据实时计自算阶段：Mahout、Spark、storm。
4、最起码得明白什么是iso 17799；电子商务；容灾及备份技术；JAVA编程技术；分布式软件系统架构。。
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Python做大数据,都需要学习什么,比如哪些框架,库等!人工智能呢?请尽量...
人工智能——数据分析、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别等。
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。Python web开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架（Django、 Flask以及Tornado）。
比如：Linux OS、Hadoop（存储HDFS，计算Yarn）、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的[_a***_]python等等语言工具。总之，要做一个高级或总监级的大数据分析师那是相当的烧脑的。
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新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。
书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。
数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。
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