因為大資料前景好，薪資高，很多人想通過參加學習大資料，然後進入大資料行業發展。但是因為大資料的門檻較高，對於學習人員有一定的要求，那麼學習大資料需要什麼基礎知識呢？

首先我們瞭解下對於大資料學習者本身的學歷水平的要求

目前大多數的機構，對於大資料學習者要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是計算機相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。同時大資料分為兩大方向：大資料開發和大資料分析。

這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，大資料分析偏向於分析，對於程式設計要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。

下面我們結合大資料開發和大資料分析的課程內容來具體說明大資料學習要具備什麼基礎知識。
大資料學習資料分享群119599574

下面是大資料開發的課程內容：

階段一：JavaSE開發

階段二：JavaEE開發

階段三：併發程式設計實戰開發

階段四：Linux精講

階段五：Hadoop生態體系

階段六：Python實戰開發

階段七：Storm實時開發

階段八：Spark生態體系

階段九：ElasticSearch

階段十：Docker容器引擎

階段十一：機器學習

階段十二：超大叢集調優

階段十三：大資料專案實戰

從上面的課程內容看，大資料開發學習要掌握java、linux、hadoop、python、storm、spark、elastic search、docker、機器學習等基礎知識。

大資料分析的課程內容：

階段一：WEB前端實戰開發

階段二：資料庫實戰

階段三：Python實戰開發

階段四：Echart資料分析

階段五：D3大資料分析

階段六：BI平臺大資料分析

階段七：SmartBI大資料分析

階段八：Sap Design Studio大資料分析

階段九：Tableau大資料分析

階段十：R語言大資料分析

階段十一：七大行業資料建模視覺化分析

階段十二：大資料視覺化分析專案實戰

大資料分析課程跟大資料開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，大資料分析需要掌握的基礎有：web、資料庫、python、echarts、d3、bi、smartbi、tableau、r語言以及資料建模等知識。

以上就是大資料要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大資料工作。