大数据需要学什么专业？
“大数据”这个概念目前还比较火热，很多人都想要从事这个行业。那么，学习大数据要学的专业都有哪些呢？ 首先，我们要了解什么是大数据。大众所理解的大数据可能只是大数据领域中的冰山一角。大数据实际上指的是一个或多个数据集的大小超过传统计算机技术的处理能力，需要通过分布式计算、云计算等技术加以处理的数据集合。 学习大数据相关领域，我们需要掌握以下几个关键能力： （1）数据采集和数据加工的能力；
（2）数据的存储和管理的能力；
（3）数据分析和处理的能力；
（4）数据的呈现和报告的能力； 掌握了以上几个关键能力之后，我们便可以在实际的工作中运用这些知识了。 大数据相关的岗位有很多，根据不同的分类标准可以分为很多种，这里我们以职业技能为主线，给大家展示几大热门岗位的技能要求： 上文中涉及到的技术还有很多，由于篇幅有限不能一一列举，除了以上提到的技术以外，大家还需要熟悉Java、Hadoop、Spark等主流技术以及Linux的基本操作。
大数据的就业方向也很广，除了做研发，还可以做系统运维、测试、UI设计、售前售后等等。每个行业的入行门槛都有差异，主要跟行业需求有关，而技术的更新迭代又会影响行业的准入条件。建议大家不要拘泥于表面的门槛限制，多着眼于自身能力的提升。
学习大数据一般需要学习数学、统计、计算机等基础学科知识。数学和统计是大数据的理论基础，而计算机则是大数据的主要处理工具。数学和统计知识可以更深刻的理解大数据方法，而计算机知识可以更熟练的使用大数据方法。
大数据的数学主要集中在矩阵，傅里叶变换、马尔可夫链等方面。矩阵是线性结构的数学工具，大数据分析往往需要构造矩阵模型。傅里叶变换是复杂模型的分析工具，可将复杂信号投影到空间进行降维分析。马尔可夫链刻画了状态转换的分析工具，可以提供系统的转移概率估计和状态估计。
大数据的统计主要集中在回归模型、小波分析、时间序列模型、贝叶斯统计、分位数模型等方面，回归模型刻画了自变量和应变量的分析关系，可以提供变量间的统计规律。小波分析提供了信号的多分辨率分析，刻画了结构化信号在空间中的分布规律。时间序列模型刻画变量随时间变化的规律，可以提供自相关的统计规律。贝叶斯统计提供了逆概率的统计方法，可利用先验信息提供后验最优策略。分位数模型刻画了不同变量间的分位数关系，可提供分位数分析的最优估计。
大数据的计算机主要集中在数据库、操作系统、编程语言、算法等方面，存储数据的方法主要有分布式文件系统。管理数据的方法主要有数据仓库技术。数据库是大数据处理的最主要工具，可以存储和管理数据。操作系统是计算机的基础设施，大数据应用和管理需要操作系统支持。编程语言是计算机的基本语言，大数据处理方法是应用编程语言实现。算法刻画了数学和计算机的结合，解决数学问题一般需要算法设计，而算法一般用编程语言来实现。
