近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。
大数据到底学什么呢?
学习的重点课程又是什么呢?
大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。
好奇的人或许只会通过网络搜索了解了一些甚至都谈不上皮毛的东西连概念都说不上来，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，想通过专业的培训来学习大数据，投身大数据行业让大数据为自己所用为自己带来利益和价值。
那么，大数据学什么呢?
课程是分阶段进行教学逐步深入。
第一阶段：
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
第二阶段：
了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，学习 Java交互功能的开发应用。
第三阶段：
JavaWeb和数据库
第四阶段：
Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell脚本编程、Linux权限管理等基本的Linux使用知识，了解Linux常见版本，通过实际操作学会使用。
第五阶段：
Hadoop生态体系，Hadoop是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段：
Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
第七阶段：
Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题，这一阶段需要讲解Storm的架构原理、安装部署、实战演练，同时穿插卡夫卡的体系、使用、发布、订阅等。
第八阶段：
项目案例，前七个阶段都是理论知识的学习和实战演练，到了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，保证工作能力。
大数据培训必学的三门课程就是 hadoop、spark生态体系、storm实时开发。
