大数据主要学习哪些内容？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。
大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了一个比较庞大且系统的知识体系，整体的技术成熟度也已经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好的学习体验。
由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在学习大数据的时候，既可以从技术角度出发，也可以立足行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系来学习，而对于职场人来说，可以结合自身的行业和岗位任务来学习大数据。
不论是学生还是职场人，要想学习大数据都需要掌握以下几个基本内容：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。
第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。
第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。
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。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
出国旅游哪个国家好？
据中国内地旅游协会调查问卷显示当今出国旅游最好的国家排名第一的是泰国，排名第二是日本，排名第三是印度尼西亚。
校长老师选。老师家长评，大家同意吗？
根据教育部制定的的普通高中、义务教育、中职学校《校长专业标准》，今后中小学校长的选拔，德行、专业、管理能力等指标缺一不可。
《标准》鲜明提出“以德为先”，要求校长“立德树人，为人师表，公正廉洁，关爱师生，尊重师生人格”。在专业素养上，要“树立正确的人才观和科学的质量观，全面实施素质教育”；在学校管理上，要“建立健全学校各项规章制度，完善学校目标管理和绩效管理机制，实施科学管理、民主管理”。
《标准》突出强调校长“能力”，如：有效统筹国家、地方、学校三级课程，为学生提供丰富多样的课程教学资源；建立听课与评课制度，深入课堂听课并对课堂教学进行指导；建立健全家校合作育人机制，掌握科学育人方法。对校长引领教师发展提出要求：建立健全教师专业发展的制度，推行校本教研，完善教研训一体的机制；落实教师职业道德规范要求，严禁教师体罚或变相体罚学生，严禁教师从事有偿补课；维护和保障教师合法权益和待遇，建立优教优酬的激励制度。
对照这些《标准》可以看出，中小学校长的选拔和任用不可能只凭教师投票推荐，因为投票推荐容易滋生拉帮结派或贿选等不良现象。比较理想的作法是依据“干部选拔任用条例”，贯彻民主集中制原则，将教师推荐和组织考察结合在一起，这样选出的校长既有一定的群众威信，又能确保符合校长专业标准。
至于由家长评教师，以此决定教师的绩效，这种做法行不通。因为许多家长并不了解教师的工作，打分时自然带有片面性和感情色彩，这对于许多工作认真负责的教师来说不公平。评价教师比较完善的做法是：将家长评、学生评、同行评与教师的工作业绩结合在一起，综合考核教师的工作，如此才能对教师作出相对客观、全面地评价。
很高兴回答这一问题，个人管见，不当之处欢迎“关注”作者继续交流！
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