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1.英语基础
对于大数据技术文章，比较先进的是外文较多，编程也需要能看懂代码，必须要有一定的英语能力。
2.统计学
主要是大数据分析、数据挖掘方向的工作需要。
重点学习：基本的统计量、概率分布、置信区间与假设检验、相关性与回归分析等。
推荐书籍：
《赤裸裸的统计学》、《深入浅出统计学》
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- 数学
和数据打交道，数学知识是有很大帮助的，尤其是数据分析这个方向。
重点学习：概率论与数理统计、线性代数、优化理论、离散数学等
推荐书籍：
《高等数学》、《概率论及其应用》、《线性代数及其应用》等
4.计算机知识
网络体系结构、网络协议、数据传输过程、网络安全、多媒体数据传输等。
推荐书籍：
《计算机基础知识入门》、《计算机组成原理》、《计算机系统》、《语言与计算机》等
5.Linux操作系统
了解操作系统体系结构、任务调度、内存管理、存储管理、命令解释、界面管理、文件管理等基本内容。
推荐资源：
Linux 基金会关于 Linux 的介绍、《Linux 新手终极指南》、《Linux 基础》、《Linux 命令行》
6.JavaSE
Java经过二十多年的发展，具有健全的生态体系，网络上的学习资源很多。Java和大数据有直接的关系，学习大数据之前，需要先学习这门编程语言，尤其是大数据开发方向。
JavaSE书籍推荐：
《Java编程思想》、《Java核心技术卷一》、《Effective Java》、《Java8实战》等
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网页题目：入门大数据，可以先自学哪些内容？-创新互联
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