前言： 对于大数据的学习，很多人都觉得这种技术性知识的学习，更多的是需要专业讲师的知道才能更加高效的学习，那么对于大数据的学习，很多人都觉得这种技术性知识的学习，更多的是需要专业讲师的知道才能更加高效的学习，那么专业讲师又是以怎样的方式教授知识的呢?今天我们就跟随小编一起来看看大数据技术是如何学习的？
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”大数据学习路线”，大致氛围五大阶段，主要内容如下：
第一阶段：大数据基础-Java语言基础阶段
此阶段的内容主要包括：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、PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局项目、原生JavaScript功能开发、Ajax异步交互、JQuery应用、数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕。
第二阶段：Linux系统-Hadoop生态体系
此阶段的内容主要包括：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、Flume分布式日志框架。
第三阶段：分布式计算框架-Spark&Storm生态体系
此阶段的内容主要包括：Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据实时处理、Spark—Mlib机器学习Spark—GraphX 图计算、storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。
第四阶段：大数据项目实战
此阶段的内容主要有当下最前沿的项目，讲师将手把手指导教学。
第五阶段：大数据分析-方向AI(人工智能)
此阶段的内容主要包括：Python编程&&Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习、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》等。