在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。
如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展，目前大数据平台的组件已经逐渐丰富，所以这部分学习内容也相对比较多。
数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始，然后进一步学习各种BI工具，在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。最后，随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
大数据专业的软件开发、运用维护和领域化应用三个方向哪个就业前景好？
大数据软件开发，大数据运用维护，大数据领域化应用这三个方向，个人认为大数据软件开发的就业前景会更好。大数据运维本质就是对机器和大数据组件稳定性进行维护，这个方向在未来个人发展瓶颈有限，再到达一定程度后，就很难在往上提升。大数据领域化应用，主要偏向某一业务领域进行业务需求开发，整体工作太依赖业务自身特点，当未来转行到其他业务领域时，没有任何优势。
大数据运维主要和机器打交道，长时间运维，对于自身技术提升有限大数据运维最主要的工作，就是维护大数据组件的稳定，同时每天也会受到大量的机器应用报警。根据我周围运维同学的情况，当有人需要机器扩容或者应用部署时，会来找运维同学。当机器报警时，运维需要去结合机器采集的指标，定位具体原因是什么，然后解决掉它。有时候一个很小的问题，都有可能花费很久的时间解决，每天都是在处理各种问题。
互联网就业，看的就是你的个人能力。大数据运维每天都在处理各种各样的问题，留给自己的学习时间很少，从而自我技术提升会很慢。技术不高，还怎么能够找到好的工作，所以个人不推荐你选择大数据运维。大数据领域化应用开发，太受限于业务自身特点，长时间业务开发，不好转行到其他领域大数据领域应用开发，你需要结合某一具体的业务领域，结合大数据技术，进行业务开发。
业务开发有一个问题就是，你需要在代码中写入各种逻辑来满足业务需求，你的难点不是技术的应用和设计，而是在如何理解业务，如何写出代码满足业务需求。这对于软件开发同学来说，是不友好的，开发同学很难在业务逻辑开发中提升自己的技术。你将大量的时间都投入到理解业务中去，如果业务一旦运营失败，那你的岗位也可能随时都被取消掉。
此时你需要转行到其他领域，由于之前过多的理解原来的业务，导致自己学习技术方面的时间变少，自己技术提升很慢，结果很难拿到新岗位的Offer。大数据软件开发选择范围更广，未来就业也可以选择其他方向大数据软件开发，主要结合大数据技术进行代码开发，你可以选择大数据平台开发，也可以选择大数据组件开发。你在开发的同时，不仅仅要了解到大数据方面的技术，同时在软件方面的设计思想你也会接触到，这对于你个人在技术方面的提升，都是有很大帮助的。
同时，由于你是大数据开发，即使你未来不选择大数据，选择其他领域的开发，都是可以很快的进行过渡。因为软件的开发设计思想都是一致的，你在原来的大数据软件开发方面积累了很多软件设计的思想和经验，这部分经验也可以应用到其他软件开发方向上。大数据软件开发，未来就业前景也会更广。总结大数据软件开发，大数据运用维护，大数据领域化应用这三个方向，我个人推荐你选择大数据软件开发方向，无论是以后个人技术方面的提升，还是你未来跳槽再次选择的岗位方向，都会比另外两个大数据方向更好。
同时，大数据软件的开发也可以让你接触到更多的软件架构和设计，对你以后作为架构师的发展会有很大的帮助。我是莱克，专注于大数据技术原理，人工智能，数据库技术，程序员经验分享。如果我的问答对你有帮助，希望你能喜欢我，关注我。谢谢你。我会继续大数据和数据库的内容。如有疑问，欢迎私信关注我。我会认真回答每一个问题。
