大數據開發專業需要學習的內容包括三大部分，分別是大數據基礎知識、大數據平臺知識、大數據場景知識。
大數據基礎知識：
有三個主要部分，分別是數學、統計學和計算機等學科。大數據基礎知識往往決定了開發人員未來的成長高度，所以要重視基礎知識的學習。
大數據平臺知識：
是大數據開發的基礎，在學習期間，往往以搭建Hadoop、Spark平臺爲主，一方面Hadoop對機器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也非常普遍，很多商業大數據平臺都是基於Hadoop構建的。大數據的核心是數據價值化。
大數據場景知識：
是目前大數據的重要應用，這些場景包括很多領域，比如金融大數據、交通大數據、教育大數據、餐飲大數據等等，這些場景應用的背後也需要對行業知識有一定的瞭解。
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大數據開發學習
大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。
大數據需要學習：
語言Java、Scala等
分佈式計算Spark，MapReduce等
分佈式存儲Hbase，MongoDB等
分佈式調度與管理Yarn、Zookeeper等
大數據平臺是指以處理海量數據存儲、計算及不間斷流數據實時計算等場景爲主的一套基礎設施，典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集羣，加米穀大數據提供相應的大數據技術支持服務。既可以採用開源平臺，也可以採用華爲、星環等商業級解決方案，既可以部署在私有云上，也可以部署在公有云上。
大數據的業務應用主要包括以下幾個層面:
1、客戶管理
充分挖掘分析客戶的各維度基本信息以及當前/歷史的行爲記錄，刻畫用戶畫像，實現給客戶分羣。
2、精準營銷
在建立用戶畫像的基礎上，可向特定客戶推薦營銷針對性的產品或優惠，提升獲客能力，鞏固客戶關係。
3、風險識別
構建異常檢測和風險識別等模型，可以有效識別客戶管理、產品開發及銷售過程中出現的異常和風險，從而做出針對性的處置，防患於未然。
4、運行優化
大數據可以幫助優化渠道、機構，提前緩釋負面輿情，保護公司品牌形象。