大數據相關技術
大數據涉及的相關技術主要是數據相關。如何存儲這些數據，如何通過分布式計算減少計算時間，如何在數據量非常大的情況下，有效地計算這些數據，產生實時指標。
在大數據存儲的技術上，可以學習HadoopHDFS分布式文件系統，如何在不同機器上分布式存儲超大型數據文件，如何滿足CAP理論中的AP。在NoSQL數據庫，可以學習HBase列數據庫，圖數據庫(Secondary，JanusGraph)，mongodb等等。
對於離線技術，可以學習HadoopMapReduce計算框架，Hive和Spark計算框架。如果對數據倉庫感興趣，還可以學習數據倉庫相關的建模知識，如何結合業務建立模型等等。
實時計算技術，可以學習Storm，SparkStreaming，Flink計算框架。實時計算中ExactlyOnce或AtLeastOnce的語義，如何實現狀態的計算和存儲等等。
每壹個大數據方向，都有很多技術需要學習。妳不僅要學習這些技術的使用，還要學習它們底層原理的實現。未來，您可以更加適應大數據技術架構。
背景開發相關技術
後臺開發技術更多的是在後臺處理前端的請求邏輯。前端可以通過HTTP連接將相關的請求參數傳遞給後端，後端接收請求參數，進行業務邏輯處理，然後存儲在數據庫中。
背景開發技術涉及很多技術。語言方面，可以學習Java語言、C++語言、Go語言，學習這些語言的底層原理和用法語法。
在數據庫存儲方面，可以學習Mysql、Redis等數據庫的使用和原理。在服務接口開發中，可以學習Dubbo服務框架。
在後端開發服務層，可以學習Sping、SpringBoot、Mybatis、微服務等等。後端開發涉及的技術真的太多了，任何壹項技術妳都需要很長時間才能真正掌握。
機器學習算法的相關技術
機器學習算法方面，可以學習機器學習的相關算法，比如線性回歸、K-means、SVM、決策樹、PCA等相關算法，這些算法是如何實現的，用在什麽場景。無監督算法、半監督算法和監督算法的區別，為什麽要這樣劃分？
當妳掌握了機器學習的壹些基本算法，妳就可以學習壹些更深刻的算法，比如人工神經網絡、卷積神經網絡、深度學習算法、實時推薦算法、特征工程等等。學習這些算法的目的不僅僅是為了學習，而是想通過這些算法可以解決什麽問題，可以給公司帶來什麽好處。
在機器學習算法方面，妳可以更傾向於研究，那麽妳的目的更多的是發表相關論文，提升自己在全球學者中的影響力，為產業實踐鋪路。妳也可以偏機器學習算法的應用，如何通過機器學習算法解決公司面臨的問題，從而更好的為公司帶來經濟效益。機器學習的技術，妳壹輩子都學不會。
摘要
互聯網有很多技術方向，每個技術方向都有很多技術要學。在進入互聯網行業之前，壹定要選擇壹個自己想從事的方向。技術的學習不在於多，而在於深。當妳深入了解了很多技術的底層原理後，妳會發現，其實大部分技術的底層原理都有很多相似之處。妳會更容易擴展妳的技術廣度。