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大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。正是由于大数据技术展现的优势 ，让越来越多的人选择进入到大数据行业，那么对于大数据技术的学习，应该怎么学呢?又有哪些内容要学呢?
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:529867072，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括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，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
大数据课程大致分为八大阶段，以下内容就是关于课程的概况，大家可以具体参考一下：
第一阶段、 Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
第二阶段、 HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用。
阶段三、 JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕。
第四阶段、 Linux&Hadoopt体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flu。
第五阶段、 实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。
第六阶段、 Spark生态体系
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX
图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(http://www.sina.com.cn)。
第七阶段、 Storm生态体系
storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战。
第八阶段、 大数据分析 —AI(人工智能)
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习：
1、Python机器学习;
2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析。
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