大数据开发需要学一些编程，其中Linux和Ja是必须要掌握的，这时较基本的。大数据分析主要用的是Python，大数据开发主要是基于JAVA。Ja JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。
Python语言在大数据领域扮演着核心角色。Python的简洁易读、高效开发和强大的数据处理能力使其成为大数据领域的首选语言。在大数据分析中，Python可以进行数据清洗、数据挖掘、机器学习等任务。此外，Python的许多库如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等为其在数据处理和可视化方面提供了强大的支持。
大数据需要用到的软件有很多的，学习大数据的基础是java和linux，主流的大数据处理平台如hadoop，爬取数据如python，ETL常用sql，等等。
学习大数据一定要学习编程语言，因为不论是从事大数据开发岗位，还是从事大数据分析岗位和大数据运维岗位，编程语言都是非常重要的工具，但是不同岗位对于编程语言的要求是不同的，比如当前从事大数据开发岗位，那么可以重点学习一下Java，而从事大数据分析岗位和大数据运维岗位，学习Python则是不错的选择。
Java编程是一门面向对象的编程语言，不仅有C++语言特点，而且还具有功能强大以及简单易用的两个特征，包含集合框架，静态方法属性等等学习内容，是大数据技术的主要学习专业。
如果选择大数据应用发展方向的话，Java和Python都可以学习，因为这两门语言都具有非常不错的表现。不过对于初学者来说，Python语言更容易入门，对初学者是十分友好的。如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，就需要重点学习Python语言，因为这两个领域中，Python语言都普遍的应用，十分广泛。
大数据学习的主要内容有：计算机科学基础 作为大数据领域的学习者，首先需要掌握计算机科学的基础知识，包括但不限于数据结构、计算机网络、操作系统、数据库等。这些基础知识有助于理解大数据处理的底层原理和机制。大数据技术基础 这一板块的学习主要包括大数据存储技术、处理技术和查询技术等。
大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
以下是大数据工程师需要掌握的一些重要领域和技能，详细解释如下： 大数据基础知识：大数据工程师需要了解大数据的基本概念、原理和技术体系。包括对分布式存储和计算的理解，熟悉Hadoop、Spark等大数据框架的使用和原理。 数据处理与分析：熟悉数据处理和分析技术，能够使用SQL语言进行数据查询和处理。
大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。
第一，大数据技术要学编程语言课程 要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛，所以就业机会会更多，Python编程语言正在高速推广应用，学习Python的就业方向会也有很多。
编程语言：想要学习大数据技术，首先要掌握一门基础编程语言。Ja编程语言的使用率较广泛，因此就业机会会更多一些，而Python编程语言正在高速推广应用中，同时学习Python的就业方向会更多一些。
大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
大数据专业需要学习数据采集、分析、处理软件，如Python、R语言、Java等，还需要学习数据可视化软件，如Tableau、PowerBI等。此外，还需要学习数学建模软件和计算机编程语言，如MATLAB、C++等。在知识结构方面，大数据专业需要具备二专多能复合的跨界人才，有专业知识、有数据思维。
Scikit-learn： 预测分析的基石，简单易用，适用于各种数据类型和任务，包括分类和回归，是数据扩充的得力工具。Keras： 深度学习的轻量级框架，基于TensorFlow，为非结构化数据和神经网络训练提供强大支持，部署方便，API丰富。
Pip，作为Python的包索引和管理器，提供了海量的软件包供下载，不仅限于安装，还支持环境管理和第三方库安装。Visual Studio Code是一个功能强大的代码编辑器，拥有广泛扩展支持，让数据科学家能在同一个工具中完成实验、markdown编辑、Git操作以及部署云端应用。
Py Charm：JetBrains打造的Python IDE Py Charm是一个跨平台的全功能Python开发工具， 是由 JetBrains打造的一款Python IDE（Integrated Development Environment， 集成开发环境） 。它有两个版 本，一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进 的专业版本。
Anaconda Anaconda简直是做数据分析的利器。非常适合于做一些分析和小段程序调试的工作。NetBeans 它是开源软件开发集成环境，是一个开放框架，可扩展的开发平台。NetBeans可以用于 Java，C/C++，PHP 等语言的开发，本身是一个开发平台，可以通过扩展插件来扩展功能。
Sublime Text Sublime Text是在开发者群体中最流行的编辑器之一，它功能丰富、支持多种语言、有自己的包管理器，开发者可通过包管理器安装组件、插件和额外的样式，以提升编码体验。Eclipse+PyDev Eclipse是古老且流行的程序开发工具，支持多种编程语言；PyDev是 Eclipse 中用于开发Python程序的IDE。
大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。
大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。
大数据可视化软件和工具有：Tableau、Power BI、ECharts、Djs和FineBI等。Tableau Tableau是一款快速、高效且功能强大的数据可视化工具。它能够帮助用户轻松地分析和可视化大量数据。
FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示（报表）和数据录入（表单）功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
大数据分析工具比较好的有Python数据分析、DataV数据分析、Cloudera数据分析、 MongoDBMongoDB数据分析、Talend数据分析等 Python数据分析 Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。
