大數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的技術(shù)包括：數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)：hadoop 生態(tài)系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)處理與分析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析工具、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化與商業(yè)智能：可視化工具、商業(yè)智能工具云計(jì)算：云平臺(tái)、云數(shù)據(jù)服務(wù)其他技術(shù)：編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、linux 命令行

大數(shù)據(jù)從業(yè)者必備技術(shù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，對(duì)從業(yè)者的技術(shù)要求也提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)。以下列舉了大數(shù)據(jù)工作中必備的技術(shù)：

數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)

• hadoop生態(tài)系統(tǒng)： Hadoop Distributed File System (hdfs)、mapreduce、yarn
• 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)： nosql 數(shù)據(jù)庫(kù)（如 mongodb、Cassandra、hbase）和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如 mysql、postgresql）

數(shù)據(jù)處理與分析

• 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)湖： 建立數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理框架，提取和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)
• 大數(shù)據(jù)分析工具： spark、hive、Pig
• 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)： 用于模式識(shí)別、預(yù)測(cè)和分類(lèi)

數(shù)據(jù)可視化與商業(yè)智能

• 可視化工具： Tableau、Power BI、QlikView
• 商業(yè)智能 (BI) 工具： 提供數(shù)據(jù)洞察、報(bào)告和儀表盤(pán)

云計(jì)算

• 云平臺(tái)： AWS、azure、GCP
• 云數(shù)據(jù)服務(wù)： 云存儲(chǔ)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、云分析服務(wù)

其他技術(shù)

• 編程語(yǔ)言： Java、Python、scala
• 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法： 理解復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
• Linux 命令行： 操作大數(shù)據(jù)平臺(tái)和進(jìn)行分析

此外，大數(shù)據(jù)從業(yè)者還應(yīng)具備以下軟技能：

• 溝通能力： 能夠向技術(shù)和非技術(shù)人員清楚地傳達(dá)技術(shù)概念
• 團(tuán)隊(duì)合作能力： 協(xié)作解決復(fù)雜的項(xiàng)目
• 好奇心和持續(xù)學(xué)習(xí)： 大數(shù)據(jù)領(lǐng)域不斷演進(jìn)，需要持續(xù)學(xué)習(xí)新技術(shù)