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　　大数据都学什么?随着互联网的快速发展，数据资源的积累也在不断增长，人们对于数据的需求也与日俱增。这种趋势催生了一个新兴的学科领域~大数据。那么，大数据具体学什么呢？

　　首先，大数据需要学习的一个关键点就是数据采集与处理。这包括数据的清理、转换、整合等工作。在这个过程中，需要运用计算机科学中的学习，比如Python、SQL等编程语言，以及相关的数据处理工具和技术，比如Hadoop、Spark等。

　　其次，大数据学习也需要对统计学和机器学习有一定的了解。统计学和机器学习是大数据分析的基本工具和方法，能够帮助分析师挖掘数据中的有意义信息，支持决策和业务优化，提高企业的效率和竞争力。

　　此外，在大数据领域还需要掌握数据可视化技术。数据可视化包括图表、地图、仪表板等，能够清晰直观地展示数据所含有的信息和洞察，为决策提供有力的支持。掌握数据可视化技术能够帮助人们更快速地获取信息，作出更优秀的数据决策。

　　最后，要成为一名大数据分析师，还需要有业务理解和沟通能力。能站在业务角度去理解数据，并与业务人员进行有效沟通和沟通过程中，遇到无法理解的业务场景，并能提供全面、有效的技术解决方案。

　　总的来说，大数据需要学习的内容非常丰富，在学习的过程中也需要不断地更新和深化自己的知识。只有具备全面的知识背景和技能，才能在大数据行业中获得更好的发展和更高的竞争优势。

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