在当今信息爆炸的时代，大数据技术已经成为各行各业不可或缺的一部分。作为一名大数据工程师，掌握相应的专业知识是实现个人职业发展和企业成功的关键。在探讨大数据工程师应该具备哪些专业知识之前，让我们先来看一下“大数据一般是学什么”。

了解“大数据”

所谓的大数据，是指在传统数据库管理系统中无法有效处理的庞大的、结构化和非结构化、静态和动态的信息集合。它通常涉及到海量、速度快、高维度、大容量特征，并且需要通过新型计算工具进行分析，以发现新的模式和关系。

专业知识概览

编程技能

大多数大数据项目都需要使用各种编程语言，如Python、Java、Scala等。这些语言可以用来设计并执行复杂算法，以及与Hadoop生态系统中的其他组件交互。

数据库管理

大规模存储和处理大量结构化或半结构化数据，包括SQL与NoSQL数据库技术，以及如何选择合适的存储解决方案。

机器学习

为了从大量无序但蕴含有价值信息中提取有用的见解，大规模机器学习算法至关重要。这包括统计模型、深度学习以及自然语言处理等领域。

分布式计算

Hadoop是一个流行的大规模分布式计算框架，它允许用户利用廉价硬件集群进行高吞吐量文件访问任务。大多数现代企业都会采用类似的技术如Spark, Storm, Flink等以支持其业务需求。

云服务平台

随着云服务平台如AWS,Azure, Google Cloud Platform(GCP)日益增长，它们为构建可扩展的大型应用程序提供了强大的基础设施资源。大部分组织现在都是基于云构建他们的大型应用程序，这也意味着对这些平台操作能力要求越来越高。

版本控制系统Git

在软件开发中，版本控制系统Git被广泛用于协作工作。此外，对于代码审查也是一个非常重要的一环，因为这能够确保代码质量并提高团队效率。

数学统计学理论基础

对于理解许多机器学习算法来说，数学背景尤为重要。这包括线性代数矩阵运算、三角函数等基本概念，同时对于概率论和统计学也有一定的了解是必要的，因为它们直接影响到模型训练过程中的参数设置。

商业智能(BI)工具

通过BI工具，可以将分析结果转换成视觉形式，比如图表，使得决策者更容易理解复杂分析结果，从而做出明智决策。

**安全性考虑因素（Data Privacy and Security）】

随着数字世界变得更加敏感，大量个人隐私保护问题开始浮现，因此对安全性的认识极其重要，不仅要知道如何保护自己的网络，还要了解相关法律法规，如GDPR（通用 数据保护条例）。

持续教育与实践经验积累

最后，不断更新自己关于最新趋势与技术进步是不够的，也需要不断地实际操作，以便能更好地将理论付诸实践。同时，与同行业内的人交流分享经验也是非常宝贵的一个途径，可以帮助你保持竞争力，并快速响应市场变化要求。

综上所述，大数据工程师不仅需要深厚的地理空间知识，而且还需具备一系列跨领域综合能力，只有这样才能在这个不断变化且充满挑战性的行业里取得成功。