大数据入门需要学习的技术包括以下几个方面：
1. 大数据概念与技术：了解大数据的基本概念、技术体系以及应用场景。
2. 数据清洗与预处理：学习数据清洗、数据预处理等相关技术，包括缺失值填充、数据类型转换、特征选择等。
3. 数据分析与处理：学习数据分析、数据处理等相关技术，包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
4. 数据库系统：学习关系型数据库、非关系型数据库等相关技术，了解数据库的设计、优化等知识。
5. 大数据存储与传输：学习大数据存储、大数据传输等相关技术，包括分布式文件系统、消息队列等。
6. 大数据处理框架：学习Hadoop、Spark等大数据处理框架，了解其原理、应用场景等。
7. 大数据安全与隐私保护：学习大数据安全、隐私保护等相关技术，包括数据加密、访问控制等。
8. 大数据应用场景：了解大数据在不同领域的应用场景，如金融、医疗、交通等。
以上是大数据入门需要学习的技术，建议初学者从基础知识入手，逐步深入学习相关技术。同时，实践是掌握技术的最好方法，建议多进行实践操作，加深对技术的理解。
