大数据专业语言主要以java、python为主，课程知识点多，难度大，入职门槛高，建议本科学历再学！
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。
你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。我也可以给你全套大数据视频课资料自学，祝你学有所成，望采纳。
北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2020-11-13
大数据用于描述一个数据集，由于其值，种类和速度，它们违背了传统的处理方式。因此，大数据依赖于要管理和分析的技术。
换句话说，大数据是人们在没有计算机帮助的情况下几乎无法理解的数据集合。
大数据学习要分为几个阶段：
阶段一 大数据基础增强
本阶段重点讲解 Linux 操作基础、 Shell 编程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群环境准备等内容，可以帮助没有 Linux 基础 或者 Linux 基础薄弱的学员， 达到熟练使用
Linux、熟练安装 Linux 上的软件，熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建 互联网高并发、高可靠的服务架构， 为大数据内容的深入学习做好充足的准备。
阶段二 大数据 Hadoop 离线分布式系统
大数据 Hadoop 离线分布式系统
阶段三 大数据 Storm 实时计算系统
本阶段通过全面 Storm 内部机制、原理以及 strom 实时看板案例的深入讲解和练习，让学习者能够拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示的编程能力
阶段四 大数据 Storm 项目实战
实时采集线上业务系统日志，对接 Storm 流式计算平台实时分析，出现异常信息，调用告警业务通知相关负责人，达到监 控业务系统运行的功能， 基于日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息通过短信和邮件进行告警。
阶段五 大数据 Spark 内存计算系统
Spark 可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL） 和实时流处理（Spark Streaming） 等相关内容， 本阶段通过讲解 Spark 一站式处理框架， 让学习者掌握 Spark 相关的开发技术，达到能够胜任 Spark 相关工作的能力。
阶段六 大数据 Spark 项目实战
用户画像是根据用户基本属性、社会属性、生活习惯和消费行业等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像 的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。本回答被网友采纳
换句话说，大数据是人们在没有计算机帮助的情况下几乎无法理解的数据集合。
大数据学习要分为几个阶段：
阶段一 大数据基础增强
本阶段重点讲解 Linux 操作基础、 Shell 编程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群环境准备等内容，可以帮助没有 Linux 基础 或者 Linux 基础薄弱的学员， 达到熟练使用
Linux、熟练安装 Linux 上的软件，熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建 互联网高并发、高可靠的服务架构， 为大数据内容的深入学习做好充足的准备。
阶段二 大数据 Hadoop 离线分布式系统
大数据 Hadoop 离线分布式系统
阶段三 大数据 Storm 实时计算系统
本阶段通过全面 Storm 内部机制、原理以及 strom 实时看板案例的深入讲解和练习，让学习者能够拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示的编程能力
阶段四 大数据 Storm 项目实战
实时采集线上业务系统日志，对接 Storm 流式计算平台实时分析，出现异常信息，调用告警业务通知相关负责人，达到监 控业务系统运行的功能， 基于日志进行监控，监控需要一定规则，对触发监控规则的日志信息通过短信和邮件进行告警。
阶段五 大数据 Spark 内存计算系统
Spark 可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL） 和实时流处理（Spark Streaming） 等相关内容， 本阶段通过讲解 Spark 一站式处理框架， 让学习者掌握 Spark 相关的开发技术，达到能够胜任 Spark 相关工作的能力。
阶段六 大数据 Spark 项目实战
用户画像是根据用户基本属性、社会属性、生活习惯和消费行业等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像 的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。本回答被网友采纳
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