1. زبان‌های برنامه‌نویسی متداول:

- Python: با کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Dask به تحلیل داده‌های کلان کمک می‌کند.
- R: برای تحلیل‌های آماری و بصری‌سازی داده‌ها بسیار محبوب است.
- Java و Scala: در پروژه‌های Apache Spark و Hadoop بسیار استفاده می‌شوند.



2.فناوری‌های پردازش داده:

- Apache Hadoop: یک چارچوب منبع باز برای پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های کلان.
- Apache Spark: یک موتور پردازش سریع برای داده‌های کلان که به صورت آنی و دسته‌ای کار می‌کند.
- Apache Kafka:به عنوان یک سیستم پیام‌رسان برای مدیریت جریان‌های داده.



3. پایگاه‌های داده:

- NoSQL: مانند MongoDB و Cassandra که برای ذخیره‌سازی داده‌های غیرساختاریافته طراحی شده‌اند.
- پایگاه‌های داده توزیع‌شده: مانند Google BigQuery و Amazon Redshift که برای تحلیل داده‌های کلان استفاده می‌شوند.



4.تجزیه و تحلیل داده‌ها:

- Machine Learning: به عنوان یکی از روش‌های کلیدی برای استخراج الگوها و اطلاعات از داده‌های کلان.
- تحلیل زمان واقعی: استفاده از ابزارهایی مانند Spark Streaming یا Apache Flink برای پردازش داده‌ها به صورت آنی.



5. مهارت‌های لازم:

- دانش خوب از SQL و NoSQL برای کار با پایگاه‌های داده.
- آشنایی با مبانی تحلیل داده و یادگیری ماشین.
- درک معماری‌های داده و نحوه کار با داده‌های توزیع‌شده.

با توجه به رشد روزافزون داده‌ها در دنیای دیجیتال، یادگیری و تسلط بر این فناوری‌ها و تکنیک‌ها می‌تواند بهتر به شما در کار با داده‌های کلان کمک کند. 


​آموزشگاه برنامه نویسی داده کاو وب با آموزش تمامی دوره های پرکاربرد Big Data ،شما را وارد بازار کار آن خواهد کرد ،فقط کافیست درخواست مشاوره خود را ثبت کنید و یا از طریق راه های ارتباطی با ما تماس برقرار کنید.​