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大数据主要学习哪些内容
先上一张大数据技术学习的必备技能图：
入门学习需要掌握的基本技能：
1、Java
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、 Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
9、Redis
10、Flume
11、SSM
12、Kafka
13、Scala
14、Spark
15、MongoDB
16、Python与数据分析等等。
我们所说的大数据培训学习，一般是指大数据开发。大数据开发需要学习的东西可以参考一下加米谷大数据培训0基础学习的课程，具体描述可见guan网：
第一阶段：Java设计与编程思想
第二阶段： Web前端开发
第三阶段： JavaEE进阶
第四阶段： 大数据基础
第五阶段： HDFS分布式文件系统
第六阶段：MapReduce分布式计算模型
第七阶段： Yarn分布式资源管理器
第八阶段： Zookeeper分布式协调服务
第九阶段： Hbase分布式数据库
第十阶段： Hive分布式数据仓库
第十一阶段： FlumeNG分布式数据采集系统
第十二阶段： Sqoop大数据迁移系统
第十三阶段： Scala大数据黄金语言
第十四阶段： kafka分布式总线系统
第十五阶段： SparkCore大数据计算基石
第十六阶段： SparkSQL数据挖掘利器
第十七阶段： SparkStreaming流失计算平台
第十八阶段： SparkMllib机器学习平台
第十九阶段：SparkGraphx图计算平台
第二十阶段： 大数据项目实战
学习生物的人应该掌握哪些计算机知识
本人本科是生物信息的，如果不做信息，我觉得还是得掌握点基础的计算机基础！什么word就不必说了，就是非生物也得掌握了！还是要学点linux的基本操作什么的，我反正读研的时候，需要在服务器上边进行操作，基本的linux操作是必不可少的！还有学点什么绘图的一些软件什么的，比如：AI什么的，如果有机会和时间的话，要学点R语言，会大大减轻你绘图的工作量！还有基础的生物软件什么Prime，mega，clustl什么的根据需要，这些好像是经常用到的。总之多学点还是没坏处的。
知识点太多掌握不了程序员如何搭建起自己的知识体系
作为一名从业多年的程序员，同时也出版过编程书籍，所以我来回答一下这个问题。
首先，程序员的知识结构要紧随技术发展趋势进行不断的丰富和更新，可以说程序员岗位是一个需要终身学习的岗位。
对于程序员来说，要想建立起自己的知识体系应该注重以下几个方面的内容：
第一：基础学科。基础学科对于程序员来说是非常重要的，重点在于数学（高数、线性代数、概率论、离散数学）和物理知识，因为软件问题说到底就是数学问题，而硬件问题说到底就是物理问题。如果具有扎实的基础学科基础，不仅能够有更强的学习能力，同时会让程序员在技术的道路上走得更远。
第二：计算机基础。计算机基础对于程序员来说同样重要，无论是研发级程序员还是应用级程序员，计算机基础知识都是需要重点掌握的。计算机基础知识包括操作系统（体系结构）、计算机网络、数据库、算法设计、数据结构、编译原理等。计算机基础内容本身并不简单，甚至可以说是学习的难点，比如了解操作系统体系结构就需要一个系统的学习过程。
第三：主攻研究方向。程序员一定要有自己的主攻方向，在主攻方向的选择上尽量注重未来的发展趋势，目前大数据、物联网、云计算、人工智能等都是不错的选择。有了主攻方向会有一个更加清晰的技术积累过程，同时也有机会做出一定的创新型成果。
另外，程序员在工作中一方面要通过岗位开发任务来提升自己的开发能力，另一方面要通过主动学习来促进岗位升级，岗位升级会伴随着资源整合能力的提升，而这对于程序员的成长具有重要的意义。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
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