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　　同學，您好！大數據技術學什么的？大數據技術是一種集成了多種技術的綜合性技術，主要包括大數據存儲、大數據計算、數據挖掘、機器學習、數據預測和數據可視化等方面。因此，學習大數據技術需要具備一定的數學、計算機科學、統計學等背景知識，同時需要熟練掌握相關的編程語言和工具。本文將針對大數據技術的學習和就業方向進行介紹。

　　學習大數據技術需要具備的基礎知識

　　1. 計算機科學：基本的編程技能，如Java、Python、Scala等編程語言;操作系統的基礎知識;數據庫和網絡編程等基礎技能。

　　2. 算法和數學：熟悉統計學和概率論，掌握數據結構、算法和線性代數等基礎知識。

　　3. 大數據技能和工具：熟練運用Hadoop、Spark、NoSQL、Storm等大數據技術和工具，能夠處理和分析海量數據，并搭建與維護大數據平臺。

　　大數據技術的就業方向

　　1. 數據分析師：主要負責從大量數據中挖掘有用的信息，優化業務流程、提高企業效益。數據分析師需要懂得使用Excel、SPSS、R、Python等軟件;并能夠掌握現代統計學和機器學習技術，進行數據的預測、識別和分類等。

　　2. 大數據工程師：主要負責搭建和維護大數據平臺，實現數據的實時獲取、存儲、處理和分析。大數據工程師需要掌握Hadoop、Hive、Spark、Kafka、NoSQL等技術，并能夠運用Python、Java、Scala等編程語言進行開發和維護。

　　3. 數據倉庫工程師：主要負責搭建和維護數據倉庫，建立企業的數據資產庫，實現數據的快速存儲和查詢。數據倉庫工程師需要懂得數據建模、數據庫設計和ETL(Extract-Transform-Load)等技術，同時熟悉Teradata、Oracle、IBM InfoSphere等數據倉庫管理軟件。

　　4. 機器學習工程師：主要負責應用機器學習技術實現目標，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。機器學習工程師需要掌握相關的機器學習算法和理論基礎，如支持向量機、神經網絡、決策樹等，同時熟悉Python、R等編程語言和TensorFlow、Keras等深度學習框架。

　　除以上幾個就業方向外，大數據技術在教育、金融、醫療、電商等領域都有廣泛的應用。隨著大數據技術的發展，相關的職業發展方向也會更加多樣化和多元化。

　　以上是對大數據技術學什么的問題解答，學習大數據技術需要具備一定的計算機科學、算法、數學等基礎知識，同時熟練掌握大數據技術和工具。大數據技術在數據分析、大數據工程、數據倉庫、機器學習等領域都有非常廣泛的應用，因此在就業方向上也有很多選擇。大數據技術是當下最熱門的技術之一，未來也將會擁有廣闊的市場和發展空間，因此學習和掌握大數據技術將是具有良好職業前景和發展潛力的方向。