隨著IT時代逐漸開始向大數(shù)據(jù)DT時代邁進，只要有用戶數(shù)據(jù)，那就可以在這個時代占有一席之地。所以，很多企業(yè)和個人紛紛開始向大數(shù)據(jù)靠攏，希望在崗起步的道路上能占有一個屬于自己的數(shù)據(jù)空間，迎接以后更激烈的競爭環(huán)境。企業(yè)向大數(shù)據(jù)靠攏的方法就是招攬一些大數(shù)據(jù)方面的人才，而個人向大數(shù)據(jù)靠攏的方式就是去學習大數(shù)據(jù)。想學習大數(shù)據(jù)的人越來越多，但是，大數(shù)據(jù)到底學的課程是什么呢？這里，給大家詳細的說一下大數(shù)據(jù)學習的課程，同時也是諸多大數(shù)據(jù)培訓機構共同的課程。

第一階段：大數(shù)據(jù)技術入門

1大數(shù)據(jù)入門：介紹當前流行大數(shù)據(jù)技術，數(shù)據(jù)技術原理，并介紹其思想，介紹大數(shù)據(jù)技術培訓課程，概要介紹。

2Linux大數(shù)據(jù)必備：介紹Lniux常見版本，VMware虛擬機安裝Linux系統(tǒng)，虛擬機網(wǎng)絡配置，文件基本命令操作，遠程連接工具使用，用戶和組創(chuàng)建，刪除，更改和授權，文件/目錄創(chuàng)建，刪除，移動，拷貝重命名，編輯器基本使用，文件常用操作，磁盤基本管理命令，內(nèi)存使用監(jiān)控命令，軟件安裝方式，介紹LinuxShell的變量，控制，循環(huán)基本語法，LinuxCrontab定時任務使用，對Lniux基礎知識，進行階段性實戰(zhàn)訓練，這個過程需要動手操作，將理論付諸實踐。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，F(xiàn)lume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。

第二階段：海量數(shù)據(jù)高級分析語言

Scala是一門多范式的編程語言，類似于java，設計的初衷是實現(xiàn)可伸縮的語言，并集成面向對象編程和函數(shù)式編程的多種特性，介紹其優(yōu)略勢，基礎語句，語法和用法， 介紹Scala的函數(shù)，函數(shù)按名稱調(diào)用，使用命名參數(shù)函數(shù)，函數(shù)使用可變參數(shù)，遞歸函數(shù)，默認參數(shù)值，高階函數(shù)，嵌套函數(shù)，匿名函數(shù)，部分應用函數(shù)，柯里函數(shù)，閉包，需要進行動手的操作。

第三階段：海量數(shù)據(jù)存儲分布式存儲

1HadoopHDFS分布式存儲：HDFS是Hadoop的分布式文件存儲系統(tǒng)，是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上，HDFS能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應用，介紹其的入門基礎知識，深入剖析。

2HBase分布式存儲：HBase-HadoopDatabase是一個高可靠性，高性能，面向列，可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用HBase技術可在廉價PC上搭建起大規(guī)模結構化存儲集群，介紹其入門的基礎知識，以及設計原則，需實際操作才能熟練。

第四階段：海量數(shù)據(jù)分析分布式計算

1HadoopMapReduce分布式計算：是一種編程模型，用于打過莫數(shù)據(jù)集的并行運算。

2Hiva數(shù)據(jù)挖掘：對其進行概要性簡介，數(shù)據(jù)定義，創(chuàng)建，修改，刪除等操作。

3Spare分布式計算：Spare是類MapReduce的通用并行框架。

第五階段：考試

1技術前瞻：對全球最新的大數(shù)據(jù)技術進行簡介。

2考前輔導：自主選擇報考工信部考試，對通過者發(fā)放工信部大數(shù)據(jù)技能認證書。

上面的內(nèi)容包含了大數(shù)據(jù)學習的所有的課程，所以，如果有想學大數(shù)據(jù)的可以從這方面下手，慢慢的了解大數(shù)據(jù)。