数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不一样的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。

  数据挖掘和机器学习： 数据挖掘和机器学习是大数据处理的核心技术。学习数据挖掘和机器学习技术能帮助专业人员处理和分析大规模的数据集，发现数据中的模式和规律。

  大数据存储和管理： 大数据需要用分布式存储和管理系统来存储和管理数据。需要学习Hadoop、Spark、Hive、HBase、Cassandra等分布式存储和管理系统的使用和优化技术。。

  数据可视化和分析： 数据可视化和分析能够在一定程度上帮助专业技术人员将大数据转化为易于理解的信息。需要学习数据可视化和分析工具，例如Tableau、Power BI等。

  大数据安全： 大数据安全是大数据技术中的一个重要问题。需要学习数据安全策略、数据加密技术、身份认证和访问控制等安全技术。

  云计算和容器化技术： 云计算和容器化技术能够在一定程度上帮助专业技术人员管理和部署大规模的应用程序和服务。需要学习云计算和容器化技术，例如Docker、Kubernetes、AWS、Azure等云计算平台和服务。

  综上所述，大数据技术专业需要学习的知识涵盖数据库技术、数据挖掘和机器学习、大数据存储和管理、数据可视化和分析、大数据安全、云计算和容器化技术等方面。通过掌握这些技术，可以更好地处理和分析大规模的数据集，为公司可以提供更好的数据决策和业务价值。

  作为当前最热门的风口，互联网电商是网络领域应用于实践最多的地方，也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生能从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等有关技术工作。目前大到已经上市的头部电子商务平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。

  零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但是具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接花钱的那群人和花钱的那群人的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生能从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担有关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

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  除了专业对口的工作以外，大数据技术与应用专业还可以凭借所学知识可以再一次进行选择自主创业、考取公务员、从事销售等工作。总的来看，作为新一代信息技术的主流发展趋势，大数据技术与应用发展前途十分广阔，所处行业也是朝阳行业，只要努力学习，把专业相关知识学扎实，毕业后就不用工作问题。

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