大数据开发技术学什么：掌握现代信息技术的核心技能

大数据开发技术是一门综合性很强的学科，它涉及计算机科学、数据科学、统计学等多个领域的知识。在大数据时代，掌握现代信息技术的核心技能对于从事相关工作的人来说至关重要。以下是一些建议的大数据开发技术内容：

1. 编程语言：Python（推荐）、Java（推荐）、C++（可选）

2. 数据处理：数据库操作、数据清洗、数据转换、数据聚合、数据建模等

3. 数据分析：统计分析、机器学习、数据挖掘、预测分析等

4. 大数据技术：Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Elasticsearch等

5. 大数据平台：Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等

6. 大数据架构：云平台（AWS、Azure、Google Cloud等）、分布式系统（MapReduce、Storm、HBase等）、大数据生态系统（Hadoop生态系统、Spark生态系统等）

7. 大数据安全：数据加密、访问控制、审计、隐私保护等

8. 大数据伦理：数据治理、数据质量、数据合规性等

9. 大数据工具和框架：Hadoop生态系统中的HDFS、MapReduce、Hive、Pig、HBase等；Spark生态系统中的Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等；Flink生态系统中的Flink Cluster、Flink SQL、Flink Streaming等；Kafka生态系统中的Kafka Broker、Kafka Admin等。

10. 大数据实践：通过实际项目来学习和实践大数据开发技术，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节。

11. 持续学习：大数据技术发展迅速，需要不断学习新技术和新方法，以保持竞争力。

总之，大数据开发技术是一个不断发展的领域，需要不断更新知识和技能。通过深入学习和实践，可以更好地掌握现代信息技术的核心技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。