大数据会常用到哪些算法知识？

大数据涉及到了机器学习、深度学习和自然语言处理等多个领域，这些领域需要掌握各种算法知识。在机器学习中，可以使用聚类算法来识别数据中的模式；在深度学习中，可以使用卷积神经网络（CNN）来对图像进行分析；在自然语言处理中，可以使用词嵌入和文本分类等技术来处理文本数据。

1、机器学习和模式识别：如线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM等。

2、自然语言处理：如TF-IDF算法。

3、许可证系统和数据安全性：学习并理解数据安全和隐私保护的知识。

以下是一些大数据入门需要学习的技术：

1、数据分析技术和数据处理技术：这些都是大数据的基础，掌握它们可以帮助我们理解和处理大量的数据。

2、大数据平台和工具：如Hadoop、Spark、Hive等，了解这些工具可以帮助我们更高效地处理和分析大数据。

3、数据可视化技术：学会如何将分析结果以图表、报表等形式展示出来，这对于理解和传播数据分析的结果是非常重要的。

4、数学基础和逻辑思维能力：这一步主要是为了更好地理解和应用各种数据分析和处理算法。

只有通过不断的实践和学习，才能真正掌握大数据的相关知识和技术，成为一名合格的大数据工程师。