想要从事大数据开发，需要有一定的基础，这时很重要的，那么大数据开发需要什么基础？接下来就来为大家介绍有关于这方面的知识。
大数据开发需要要有一定的编程基础，包括Python、Java、Linux、Scala和R，其中Linux和Java是必须要掌握的，这时最基本的。大数据分析主要用的是Python，大数据开发主要是基于JAVA，大数据可视化涉及到是WEB前端。
大数据开发需要从各种的数据中快速提取有价值的信息，并且需要针对行为不同的用户进行有针对性的营销，可以专注于客户并进行个性化的精准营销，主要做的是分析数据找出已经发生的事情的特征、预测未来可能发生的事情、找出最优化的结果。
大数据开发工程师学习3-6个月比较合适，有人带时间会短一些，有条件允许建议去培训机构学习，可以从最基础的开始，把基础打牢固，然后再结合项目实践，熟练精通大数据开发。要制定计划，学习一定要有个计划，要不然你只会一直懒惰，学习周期无限增长。大数据学精通了，高薪工作自然也就不用烦恼。
大数据开发学习内容
数据收集：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel；
大数据技术：Spark、Storm、Hadoop、Flink等；
数据存储：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式；
资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper。
以上就是为大家介绍了大数据开发需要什么基础，希望对大家有所帮助。
大数据开发需要学习什么？大数据平台是什么？
大数据开发培训
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。7月1日，加米谷大数据正式搬迁至成都市高新区吉泰一街国际科技节能大厦B座23楼，次日全面恢复上课。
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。
