原標題：學習大數據需掌握的核心技術有哪些?

關于大數據的火熱程度，相信不用別人說。光是那些圍繞在耳的數據分析、數據收集等等詞匯，再看看人才市場上多少企業對大數據人才一擲千金的渴求程度，無不向我們展示出當今時代對大數據的青睞。

大數據的就業方向很多,對于很多新加入大數據學習的人來說，有哪些熱門技術是要掌握的呢?就讓千鋒為大家分享一下!

預測分析：預測分析是一種統計或數據挖掘解決方案，包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的算法和技術。可為預測、優化、預報和模擬等許多其他用途而部署。隨著現在硬件和軟件解決方案的成熟，許多公司利用大數據技術來收集海量數據、訓練模型、優化模型，并發布預測模型來提高業務水平或者避免風險。

NoSQL數據庫：非關系型數據庫包括Key-value型(Redis)數據庫、文檔型(MonogoDB)數據庫、圖型(Neo4j)數據庫;雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現在的系統已經更加的成熟、穩定。

分布式存儲系統：分布式存儲是指存儲節點大于一個、數據保存多副本以及高性能的計算網絡;利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴展。當前開源的HDFS也是非常不錯的。

數據可視化：數據可視化技術是指對各類型數據源(包括Hadoop上的海量數據以及實時和接近實時的分布式數據)進行顯示，當前，國內外數據分析展示的產品很多。

看到這么多大數據方向的熱門技術，有沒有一項是你所擅長或者感興趣的呢?但是，不論想往大數據哪一個方面發展，你還是要系統學習大數據，實實在在的掌握了大數據的相關知識，才有機會去往大數據方向就業。返回搜狐，查看更多

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