大資料學習路線，一共分為這幾個階段

目前，全球資料呈現爆發增長、海量集聚的特點。國家大力推動實施大資料發展戰略，推進資料資源整合和開放共享，加快建設數字中國。大資料行業政策環境良好，發展機遇空前。

但隨著國家的重視，企業的轉型，對大資料技術人才的要求也是越來越高，不是掌握一點皮毛就能就業了。畢竟現在的競爭壓力還是很大的，企業的擇優錄取、學歷、經驗的缺乏等種種限制，對想要入行大資料的小夥伴都提出了超高的技術要求，想要彌補自身的不足，就要用自己的長板來彌補短板！

大資料學習路線圖——讓自己系統學習，知道每一個階段的學習內容

很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入 大資料學習qq群：199427210 ，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大資料高階實戰實用學習流程體系

階段一、大資料基礎——java語言基礎方面

（1）Java語言基礎

Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字串、Java陣列與類和物件、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多執行緒、Swing程式與集合類

（2）HTML、CSS與JavaScript

PC端網站佈局、HTML5 CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生JavaScript互動功能開發、Ajax非同步互動、jQuery應用

（3）JavaWeb和資料庫

資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

此階段是針對沒有程式設計基礎，或者對基礎不紮實的同學一次補習，這個很重要，就像建一座大廈，這就是地基，地基不穩，就算修再高，總有一天會轟然倒塌！

階段二、Linux&Hadoop生態體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分散式資料庫Hbase、資料倉儲Hive、資料遷移工具Sqoop、Flume分散式日誌框架

這章是基礎課程，幫大家進入大資料領域打好 Linux基礎，以便更好地學習Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等眾多課程。因為企業中無一例外的是使用 Linux來搭建或部署專案。

Hadoop生態系統的課程，對HDFS體系結構和shell以及java操作詳細剖析，從知曉原理到開發的專案，讓大家打好學習  大資料的基礎。

詳細講解 Mapreduce，Mapreduce可以說是任何一家大資料公司都會用到的計算框架，也是每個大資料工程師應該熟練掌握的。Hadoop2x叢集搭建前面帶領大家開發了大量的 MapReduce程式。

階段三、分散式計算框架和Spark&Strom生態體系

（1）分散式計算框架

Python程式語言、Scala程式語言、Spark大資料處理、Spark—Streaming大資料處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實專案）、實戰二：新浪網（）

（2）storm技術架構體系

Storm原理與基礎、訊息佇列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統專案、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

Spark大資料處理本部分內容全面涵蓋了 Spark生態系統的概述及其程式設計模型,深入核心的研究,。不僅面向專案開發人員,甚至對於研究 Spark的學員,此部分都是非常有學習指引意義的課程

階段四、大資料專案實戰（一線公司真實專案）

資料獲取、資料處理、資料分析、資料展現、資料應用

專案練習其實是穿插課程其中的，在講解大資料理論的同時，將實踐知識穿插其中，增加學生對大資料技術的理解和應用。

階段五、大資料分析 —AI（人工智慧）

Data Analyze工作環境準備&資料分析基礎、資料視覺化、Python機器學習

1、Python機器學習2、影像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰專案：戶外裝置識別分析

此階段是深入提升階段，為學生想轉行人工智慧打下良好的基礎，多重技能，更能大大提升就業質量。