1、大数据分析常用的软件有：Excel、Python、SQL、Tableau和Power BI。Excel Excel是一款功能强大的数据处理和数据分析软件。对于日常的基础数据分析工作来说，Excel基本能满足需求。利用其公式、数据透视表等工具，可以有效地进行数据清洗、整理和初步分析。
2、Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。
3、专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。
4、Scala——Scala语法基础、常用算子、异步通信。掌握优秀的数据处理语言Scala Spark——Spark集群搭建、离线数据处理、实时数据处理、机器学习、图计算。掌握一栈式解决方案Spark，它是大数据的核心模块。常用辅助框架——Sqoop、Flume、Presto、impala、Phoenix、oozie、ElasticSearch、kylin、MongoDB、Redi、Druid。
5、大数据需要用到的软件实在太多，不能一一进行详细说明，需要学习的内容主要分为三大类，即：编程语言、数据处理平台和数据库，其余的还有一些组件、插件等。其实，学习大数据何止要学习软件这么简单，一名合格的大数据工程师，需要精通的技能还是不少的，具体有一下这些内容。
6、大数据需要学习的软件有：SQL数据库、PythonorR软件、Excel软件、SPSS软件。等这样的一些必要的软件。
1、程序员8个编程框架代码优化 JavaScript： 毫无疑问，JavaScript是很流行的语言。它是HTML和CSS以及Web开发的基石。JavaScript于1995年推出，如今几平所有浏览器都使用JavaScript，这正是将JavaScript变成应用程序平台的原因。作为精通Web开发的垫脚石，JavaScript在不久的将来绝不会消亡。
2、程序员必备高效软件码了再说 1 、IntelliJ idea Java 开发必装的 IntelliJ IDEA 插件，它是目前最好最强最智能的 Java IDE 之一，非常非常好用，如果还在用eclipse的朋友，赶紧来体验一把，你一定会爱上她的。
3、以下是我们的主要课程和内容：更系统全面的学习资料，点击查看 Java基础课程：这门课程主要介绍Java编程语言的基础知识，包括Java语言的特性、语法规则、数据类型、运算符等。学员通过理论学习和实践训练，掌握Java编程的基本概念和技能。
嵌入式领域 Java在嵌入式领域发展空间很大。在这个平台上，只需130KB就能够使用Java技术（在智能卡或者传感器上）。大数据技术 Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Aumulo以及 。
Java分为以下几个主要方向： 企业级应用开发 这是Java最传统的应用领域。Java在企业级应用开发中发挥着重要作用，诸如金融服务、电子商务和客户关系管理等系统都大量使用了Java技术。企业往往倾向于使用Java开发稳定的大型应用程序，利用其强大的跨平台特性和广泛的社区支持来降低开发成本和风险。
大型网站，主要使用JAVA EE，最有名例子就是电子商务交易平台阿里巴巴、淘宝、京东。
Java开发应用的方面非常广泛，包括以下几大方向：桌面应用系统开发、嵌入式系统开发、电子商务应用、企业级应用开发、交互式系统开发、多媒体系统开发、分布式系统开发、Web应用系统开发。
大数据应用：Java在大数据领域也有着重要的地位，特别是在Hadoop、Spark等大数据处理框架的开发中。大数据应用通常需要处理海量数据，Java的强大性能和多线程支持使其成为一个理想的选择。云计算：Java应用程序可以轻松部署到云平台上，如AmazonWebServices（AWS）、MicrosoftAzure等。
