大数据开发是一种新兴的、具有挑战性的技术领域，它需要具备一定的技术背景和知识。以下是一些建议的学历要求：
1. 计算机科学或相关专业：对于大数据开发，计算机科学或相关专业是基础。这些专业通常包括计算机科学、软件工程、信息系统等。在大学期间，学生应该学习编程、数据结构、算法、数据库原理等课程，为后续的学习打下坚实的基础。
2. 数学和统计学：大数据开发需要具备一定的数学和统计学知识，以便理解和分析数据。在大学期间，学生应该学习线性代数、概率论与数理统计、微积分等课程，为后续的学习打下坚实的基础。
3. 机器学习和人工智能：大数据开发涉及到大量的数据处理和分析，而机器学习和人工智能是其中的关键技术。在大学期间，学生可以学习机器学习、深度学习、自然语言处理等课程，为后续的学习打下坚实的基础。
4. 编程语言：大数据开发需要掌握一门或多门编程语言，如Java、Python、Scala等。在大学期间，学生应该熟练掌握这些编程语言，并了解它们在实际项目中的应用。
5. 数据库技术：大数据开发需要使用数据库来存储和管理大量数据。在大学期间，学生应该学习SQL、NoSQL数据库等课程，为后续的学习打下坚实的基础。
6. 大数据技术：大数据技术是大数据开发的核心，包括Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，以及数据仓库、数据湖、数据集成等技术。在大学期间，学生应该学习这些技术，并了解它们在实际项目中的应用。
7. 实践经验：实践经验对于大数据开发非常重要。在大学期间，学生可以通过参加实习、项目实践等方式积累实践经验，为后续的工作做好准备。
8. 软技能：除了技术技能外，大数据开发还需要具备良好的软技能，如沟通能力、团队协作能力、项目管理能力等。在大学期间，学生应该积极参加各种活动，提高自己的综合素质。
总之，对于大数据开发，学历要求主要包括计算机科学或相关专业、数学和统计学、机器学习和人工智能、编程语言、数据库技术、大数据技术以及实践经验和软技能。通过系统的学习和实践，学生可以在大数据领域取得成功。
