目前，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。國家大力推動實施大數據發展戰略，推進數據資源整合和開放共享，加快建設數字中國。大數據行業政策環境良好，發展機遇空前。
但隨著國家的重視，企業的轉型，對大數據技術人才的要求也是越來越高，不是掌握一點皮毛就能就業了。畢竟現在的競爭壓力還是很大的，企業的擇優錄取、學歷、經驗的缺乏等種種限制，對想要入行大數據的小夥伴都提出了超高的技術要求，想要彌補自身的不足，就要用自己的長板來彌補短板！
大數據學習路線圖——讓自己系統學習，知道每一個階段的學習內容
階段一、大數據基礎——java語言基礎方面
（1）Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2）HTML、CSS與JavaScript
PC端網站佈局、HTML5 CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生JavaScript交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用
（3）JavaWeb和數據庫
數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
此階段是針對沒有編程基礎，或者對基礎不紮實的同學一次補習，這個很重要，就像建一座大廈，這就是地基，地基不穩，就算修再高，總有一天會轟然倒塌！
階段二、Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分佈式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分佈式日誌框架
這章是基礎課程，幫大家進入大數據領域打好 Linux基礎，以便更好地學習Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等眾多課程。因為企業中無一例外的是使用 Linux來搭建或部署項目。
Hadoop生態系統的課程，對HDFS體系結構和shell以及java操作詳細剖析，從知曉原理到開發的項目，讓大家打好學習大數據的基礎。
詳細講解 Mapreduce，Mapreduce可以說是任何一家大數據公司都會用到的計算框架，也是每個大數據工程師應該熟練掌握的。Hadoop2x集群搭建前面帶領大家開發了大量的 MapReduce程序。
階段三、分佈式計算框架和Spark&Strom生態體系
（1）分佈式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰
Spark大數據處理本部分內容全面涵蓋了 Spark生態系統的概述及其編程模型,深入內核的研究,。不僅面向項目開發人員,甚至對於研究 Spark的學員,此部分都是非常有學習指引意義的課程
階段四、大數據項目實戰（一線公司真實項目）
數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
項目練習其實是穿插課程其中的，在講解大數據理論的同時，將實踐知識穿插其中，增加學生對大數據技術的理解和應用。
階段五、大數據分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作環境準備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
1、Python機器學習2、圖像識別&神經網絡、自然語言處理&社交網絡處理、實戰項目：戶外設備識別分析
此階段是深入提升階段，為學生想轉行人工智能打下良好的基礎，多重技能，更能大大提升就業質量。
在不久的將來，多智時代一定會徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿產業的朋友，可以收藏多智時代，及時獲取人工智能、大數據、雲計算和物聯網的前沿資訊和基礎知識，讓我們一起攜手，引領人工智能的未來！
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