总有人问我：大数据人应该学习哪些技术栈？
结合许多大佬的看法，为大家总结了三条！
1. 掌握Python编程语言
只会Python不一定可以找到工作，但我可以说，你如果会其它数据分析软件，那么掌握Python绝对是如虎添翼。从事数据分析行业这么多年，Python在日常工作中，的确帮了我不少，因为它众多的第三方库，在处理数据方面真的很优秀。学习Python最好的地方就是官方文档。Python3.10最新版官方中文文档，已经发布，共5059页，内含教程及标准库、语言参考，新版本特性！
2. 掌握机器学习方法
对于有些业务场景，不是简单的对比、交叉分析就可以解决（一般是提供一些探索性过程结果）。比如分类、预测、人群聚类、文本挖掘等等。之前提到数据分析一般可以分成定量和定性的分析，定量的大家都比较清楚，也比较常见，但是定性的会去研究用户的主动反馈意见，而这些一般都是文本，当数据量较大的时候，肯定不是一条条自己去分析用户的情感、观点等维度，这时候完全可以利用方法快速准确的抽取出用户观点、主题和情感分析等等。关于这部分，我也给大家整理了学习视频。（文末自由获取）
3. 掌握大数据方法
在数据爆炸的年代，有些大数据处理方法，我们不得不掌握。这也就是很多招聘网站，都必须要求我们会Hadoop、Hive、数据处理等方法。我建议分成两部分学习，第一部分为大数据生态技术理论，第二部分为算法理论与实践。
就技术层面而言，由于简单易上手的脚本语言受到追捧、低代码工具的流行，拥有自主设计能力的研发工程师越来越少，这就导致高级程序员和底层程序员之间的断层越来越严重。
底层程序员很难再用工作年限换一个高薪未来。那保持学习，不断接触前沿技术是不是就能稳坐C位了吗?
资源已经整理好了，文末附下载方式！以下是详细内容介绍～
（仅部分内容，20G+学习视频资料）
还整理几套大厂面试真题（含答案）+推荐架构论文，也分享给大家，供大家学习！！
目前由于工作需要，我也在学习这套资料，越学越觉得这套资料的博大精深和微言大义，实在从中受益良多，所以推荐给大家。
