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?
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：
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：410391744，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。
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。
没有，大数据技术的学习没有性别限制。只是从我教学的经验来看，男生学习大数据开发的居多，数据分析相对容易些，是许多女生的选择。其实学习在于自己的决心，调整好心态，做好了攻坚克难的准备，在线大数据培训课程专为零基础学员而设计。
以上就是关于零基础参加大数据培训学习的详细介绍。