1. 编程语言：

Java与Python：两者都是大数据领域广泛使用的编程语言。Java因其通用性和与大数据框架如Hadoop、Spark的兼容性而受到推崇。Python则因其易学性和在数据处理、分析方面的强大库（如Pandas、NumPy）而变得越来越受欢迎。

2. 大数据框架：

Hadoop：是分布式存储和处理大数据的基础框架，包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（编程模型）和YARN（资源管理）。

Spark：提供了一个更高级的数据处理模型，支持内存计算，适合于复杂的数据处理和机器学习任务。

Flink：实时流处理框架，适用于低延迟数据处理场景。

Kafka：消息队列系统，用于处理大量实时数据流。

3. 数据库与SQL：

掌握SQL是基础，用于数据查询和管理。了解NoSQL数据库如HBase，以及关系型数据库MySQL的使用场景也很重要。

4. 大数据生态：

理解大数据生态系统中的不同组件如何协同工作，比如Hive用于数据仓库，HBase用于随机读写大数据存储。

5. 数据分析与挖掘：

了解基本的数据分析方法，能够使用工具如SQL、SPSS、SAS进行初步的数据处理和分析。

掌握机器学习算法和工具，对于数据科学家而言，这是核心技能之一。

6. 跨学科知识：

大数据专业人士需要具备一定的业务理解能力，将技术与特定行业需求相结合，可能涉及市场营销、商业模式等知识。

7. Linux操作系统：

大多数大数据工具和平台运行在Linux环境下，因此熟悉Linux命令行操作是必要的。

8. 数据思维与洞察力：

培养对数据的敏感性和洞察力，能够从海量数据中发现模式，提出问题并解决问题。

9. 团队协作与沟通：

数据分析往往涉及多个部门，良好的团队合作和沟通能力对于项目成功至关重要。

10. 持续学习：

大数据领域发展迅速，新技术和工具层出不穷，持续学习是保持竞争力的关键。

大数据专业需要哪些技能

学习这些技能时，建议先从基础的编程语言和Linux操作开始，然后逐步深入到大数据处理框架的学习，同时不断实践，理解数据处理的整个流程，从数据的存储、清洗、分析到应用。随着技能的提升，可以进一步探索机器学习和数据科学的高级领域。