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大数据开发专业需要学习的内容包括三大部分，分别是大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景知识。
大数据基础知识：
有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
大数据平台知识：
是大数据开发的基础，在学习期间，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主，一方面Hadoop对机器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也非常普遍，很多商业大数据平台都是基于Hadoop构建的。大数据的核心是数据价值化。
大数据场景知识：
是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。
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大数据开发学习
大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。
大数据需要学习：
语言Java、Scala等
分布式计算Spark，MapReduce等
分布式存储Hbase，MongoDB等
分布式调度与管理Yarn、Zookeeper等
大数据平台是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施，典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群，加米谷大数据提供相应的大数据技术支持服务。既可以采用开源平台，也可以采用华为、星环等商业级解决方案，既可以部署在私有云上，也可以部署在公有云上。
大数据的业务应用主要包括以下几个层面:
1、客户管理
充分挖掘分析客户的各维度基本信息以及当前/历史的行为记录，刻画用户画像，实现给客户分群。
2、精准营销
在建立用户画像的基础上，可向特定客户推荐营销针对性的产品或优惠，提升获客能力，巩固客户关系。
3、风险识别
构建异常检测和风险识别等模型，可以有效识别客户管理、产品开发及销售过程中出现的异常和风险，从而做出针对性的处置，防患于未然。
4、运行优化
大数据可以帮助优化渠道、机构，提前缓释负面舆情，保护公司品牌形象。
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