在大数据时代，需要学习的技术包括：
大数据处理技术
数据存储（如Hadoop HDFS、NoSQL数据库）
数据清洗
数据分析（如SQL、Pig、Spark）
数据可视化（如Tableau、D3.js、Matplotlib）
机器学习和深度学习
基本原理和算法
常见工具和库（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）
数据可视化
技术（如Tableau、D3.js、Matplotlib）
云计算和分布式系统
基本概念和原理
常见平台（如Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Kubernetes）
数据管理和安全
数据存储和管理（如Hadoop HDFS、Hive、Pig）
数据备份和恢复
数据隐私和安全
自然语言处理 （NLP）：
基础知识和应用
编程语言
Java（用于大数据开发的基础）
Python（数据分析、机器学习的重要工具）
Scala（与Apache Spark紧密相关）
R（统计分析和图形表示）
数据库技术
SQL数据库（如MySQL、PostgreSQL）
NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）
数据仓库和数据流处理
数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery）
数据流处理（如Apache Kafka、Apache Flink）
其他工具和技术
数据质量管理工具
大数据架构和治理
实时分析工具
人工智能与大数据应用
建议从基础技术开始学习，逐步深入，并结合实际项目进行实践，以巩固对各项技术的理解和应用能力。