大数据风起云涌地渗透到各行各业的技术领域中，好多人也看透这个行业的发展前景，想投身于大数据的学习中，那么大数据处理技术主要学习哪些内容呢？
所谓大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用。大数据预处理技术主要是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
学习方法可分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中又细分为，归纳学习方法，基于范例学习、遗传算法等。统计方法神经网络方法中，可细分为：前向神经网络，自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。当然还是有很多可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你都可以下载到你的集群上去处理。最后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好地与算法工程师打交道。
大数据的技术处理的学习内容范畴很广，需要我们认真对待，还需要系统的规划，一步步提高自己的专业技术。
