大數據技術主要學習數據處理和分析的技能，包括數據采集、存儲、管理和保護等方面知識。還需要掌握大數據相關的工具和平臺，如Hadoop、Spark等，以及數據分析的算法和模型，如機器學習、深度學習等。對于大數據的倫理和隱私保護問題也需要有所了解。大數據技術的學習涵蓋了從數據采集到分析再到應用的整個過程，需要掌握一系列的技能和知識。

本文目錄導讀：

1. 其他相關技能

隨著信息技術的飛速發展，大數據已經成為當今社會的核心驅動力之一，大數據技術作為處理和分析海量數據的關鍵手段，正日益受到各行各業的廣泛關注，越來越多的人開始關注大數據技術的學習，那么大數據技術主要學什么？本文將就此話題展開討論。

1、數據采集與處理

數據采集是大數據處理的第一步，涉及從各種來源獲取數據的過程，在大數據技術領域，需要學習如何通過各種渠道高效地采集數據，數據處理也是大數據技術的關鍵部分，涉及數據的清洗、整合和轉換等過程，以確保數據的質量和可用性。

2、數據存儲與管理

大數據技術涉及的數據量巨大，因此需要學習如何有效地存儲和管理這些數據，這包括分布式存儲技術，如Hadoop、GlusterFS等，以及數據庫技術，如NoSQL、關系型數據庫等，還需要了解數據倉庫、數據湖等數據存儲架構的概念和應用。

3、大數據處理技術

大數據處理技術是大數據技術的核心部分，涉及如何對海量數據進行處理和分析，這包括批處理、流處理、圖處理等技術，Apache Hadoop是批處理領域的代表性技術，而Apache Kafka和Spark Streaming則是流處理的熱門技術，還需要學習分布式計算框架，如Apache Spark、Flink等。

4、數據分析與挖掘

數據分析與挖掘是大數據技術的重要應用領域，在這一領域，需要學習如何運用統計學、機器學習、深度學習等方法對大數據進行分析和挖掘，以發現數據中的有價值信息，還需要了解數據挖掘算法、數據挖掘工具以及數據挖掘在各個領域的應用案例。

5、數據可視化

數據可視化是將數據以圖形、圖像或動畫等形式展示出來的過程，有助于人們更直觀地理解和分析數據，在大數據技術學習中，需要掌握各種數據可視化工具和技術，如Tableau、ECharts等，以及如何將數據可視化應用于實際業務場景。

其他相關技能

1、編程語言與工具

大數據技術的學習離不開編程語言和工具的支持，Java、Python和Scala是大數據領域常用的編程語言，還需要了解并掌握相關的開發工具，如IDE、版本控制工具等。

2、云計算技術

云計算技術為大數據的存儲和處理提供了強大的支持，在大數據技術領域，需要了解云計算的基本概念、云計算架構以及云計算平臺（如AWS、阿里云等）的使用。

3、數據庫技術

數據庫技術是大數據存儲和管理的基礎，除了關系型數據庫外，還需要了解NoSQL數據庫、時間序列數據庫等新型數據庫技術。

大數據技術的學習涉及多個領域的知識和技能，包括數據采集與處理、數據存儲與管理、大數據處理技術、數據分析與挖掘、數據可視化等，還需要掌握編程語言、云計算技術和數據庫技術等相關技能，為了有效地學習大數據技術，學習者需要具備扎實的基礎知識和實踐能力，同時不斷關注新技術的發展，保持學習的熱情和動力，只有這樣，才能在大數據領域取得良好的發展并為企業和社會創造價值。