大数据开发技术学习有哪些课程和阶段
随着互联网行业的快速发展，大数据时代的到来，企业对大数据相关技术人才的高薪招聘，以及国家政策的大力支持，大数据受到越来越多的关注，大数据越来越火热。
面对这么一个热门的行业不少人都想要进入这个圈子，其中不少人是之前并没有接触过计算机技术，对编程语言也不是很了解，就是零基础学习，他们想去自学又觉得太难没有信心学好。
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，大数据学习群：199加上【427】最后加上210就可以找到组织学习 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
零基础的同学学习大数据开发技术不能急于求成，要分阶段分步骤来一步步完成，大概可以分为四步：
学习大数据开发的第一个阶段：了解大数据的理论知识
学习一门课程，首先你对这门课程要有简单的了解，比如说要先学习这门课程的一些专业术语，学习一些入门的概念，知道这门课程是做什么的，主要学习的有那些知识。学习大数据开发也是一样，你要知道什么是大数据，一般大数据主要运用在那些领域。避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。
学习大数据开发的第二个阶段：计算机编程语言的学习
对于0基础的学员来说，开始入门可能不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。
学习大数据开发的第三阶段：大数据相关课程的学习
经过一段时间的基础学习之后，我们对编程语言也已经基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。在这里科多大数据 大数据开发培训 要特别提醒大家：行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发等课程。市面所谓“大数据”机构85%基本讲的都是JAVA/PHP数据或数据库学习（大数据课程含量不超过15%），初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据！
学习大数据开发的第四个阶段：项目实战阶段
实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。
二、大数据工程师的技能要求
附上大数据工程师技能图：
必须掌握的技能11条
- Java高级(虚拟机、并发)
- Linux 基本操作
- Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）
- HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）
- Hive(Hql基本操作和原理理解）
- Kafka
- Storm/JStorm
- Scala
- Python
- Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）
- 辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
高阶技能6条
- 机器学习算法以及mahout库加MLlib
- R语言
- Lambda 架构
- Kappa架构
- Kylin
- Alluxio
三、学习路径
零基础学习大数据应该遵循什么学习步骤呢？
阶段一是Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。
阶段三是分布式计算。主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度学习spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。
阶段四主要是实战项目案例，这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，确保一定的工作能力。
阶段五是大数据分析相关的技术知识，主要是Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中有三类朴素贝叶斯算法等等!