在当今数据驱动的时代，学习技术已经成为许多人的职业规划。学需要什么基础呢？**将从基础知识、编程能力、数学素养、逻辑思维以及实际操作等方面为您详细解析。

一、基础知识

1.计算机基础知识 了解计算机的基本原理，熟悉操作系统、网络、数据库等基本概念，这是学习的基础。

2.数据结构与算法 掌握常见的数据结构，如数组、链表、树、图等，以及基本的算法，如排序、查找、递归等，有助于提高处理能力。

二、编程能力

1.编程语言 熟悉至少一门编程语言，如Java、ython、C++等，这些语言在处理时具有较好的性能。

2.编程框架 了解常用的编程框架，如Hadoo、Sark、Flink等，这些框架在分布式计算、数据处理等方面有广泛应用。

三、数学素养

1.线性代数 掌握线性代数的基本概念，如向量、矩阵、行列式等，有助于理解数据挖掘、机器学习等领域。

2.概率论与数理统计 了解概率论的基本原理，熟悉随机变量、分布函数、假设检验等概念，这对于数据分析和数据挖掘至关重要。

四、逻辑思维

1.分析与解决问题的能力 具备较强的分析问题和解决问题的能力，有助于在处理时，能够从海量数据中找到有价值的信息。

2.模式识别与预测 学会从数据中发现规律，运用统计方法进行预测，这对于分析具有重要意义。

五、实际操作

1.平台搭建 掌握平台的搭建与维护，如Hadoo、Sark等，能够独立完成处理任务。

2.数据处理与分析 熟悉数据处理与分析工具，如Elasticsearch、Kafka等，能够对海量数据进行高效处理。

学习需要具备扎实的计算机基础知识、编程能力、数学素养、逻辑思维以及实际操作能力。只有全面提升这些方面的能力，才能在日益激烈的竞争中脱颖而出。希望**对您有所帮助。