大數據是將結構化數據和非結構化數據形成的所有數據整合起來，用以分析發現數據背後相關關係的信息資產。
學習大數據必須學習大數據核心知識，比如：Hadoop生態系統；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線分析Spark、Python語言；數據實時分析Storm；消息訂閱分發系統Kafka等。
除了這些，大數據中的數學基礎：
向量、矩陣介紹；向量在遊戲引擎中的應用；矩陣奇異值分解及其應用；導數、梯度介紹；最優化方法及其應用……
想從事數據科學相關崗位，這些數學基礎「必備」：
函數、變量、方程、圖
統計
線性代數
微積分
離散數學
遞歸關係和方程
最優化、運籌學
整數規劃
大數據的研究內容緊緊圍繞數據展開，大數據產業鏈涵蓋了數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析和呈現。大數據的核心是數據價值化，數據價值化要通過數據分析來完成，數據分析的核心則是算法的設計與實現，所以做大數據一個核心的內容就是算法設計。
但是大數據崗位並不是只有算法設計一個崗位，還包括數據採集、數據整理、數據呈現等多個崗位，這些崗位對數學的要求並不高，甚至是沒什麼要求。所以，如果數學基礎比較薄弱，那麼可以做非算法崗位，這些崗位同樣是大數據產業鏈中不可或缺的。
在大數據這一行業，先人一步進入大數據行業，就先人一步掌握大數據技術，在別人糾結猶豫的時候過果斷採取行動學習大數據，進入大數據行業。
大數據時代各種技術日新月異，想要保持競爭力就必須得不斷地學習。寫這些文章的目的是希望能幫到一些人了解學習大數據相關知識 。加米谷大數據，大數據人才培養機構，喜歡的同學可關注下，每天花一點時間學習，長期積累總是會有收穫的。