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温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2019-03-18
第一阶段：大数据技术入门
1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。
2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。
第二阶段：海量数据高级分析语言
Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的操作。
第三阶段：海量数据存储分布式存储
1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。
2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际操作才能熟练。
第四阶段：海量数据分析分布式计算
1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。
2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。
3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。
第五阶段：考试
1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。
2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能认证书。
上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。
1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。
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3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。
第二阶段：海量数据高级分析语言
Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的操作。
第三阶段：海量数据存储分布式存储
1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。
2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际操作才能熟练。
第四阶段：海量数据分析分布式计算
1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。
2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。
3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。
第五阶段：考试
1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。
2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能认证书。
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第2个回答 2022-05-16
如需学习大数据，推荐选择【达内教育】，大数据的基础课程有以下这些：
第一阶段：大数据技术入门，前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍【大数据技术培训课程】，概要介绍。
第二阶段：海量数据高级分析语言，Scala是一门多范式的编程语言，介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数。
第三阶段：海量数据存储分布式存储
HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。
第四阶段：海量数据分析分布式计算
HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。
Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。
Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。达内与阿里、Adobe、红帽、ORACLE、微软、美国计算机行业协会（CompTIA）、百度等国际知名厂商建立了项目合作关系。共同制定行业培训标准，为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可，让达内学员更具国际化就业竞争力。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。
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第二阶段：海量数据高级分析语言，Scala是一门多范式的编程语言，介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数。
第三阶段：海量数据存储分布式存储
HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。
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第3个回答 2019-08-08
大数据课程基础内容
第4个回答 2017-12-13
大数据很难学追答
大数据很难学，包含的知识点也很多，就像千锋的课，有java基础就不用多说了，还有Hadoop、storm、spark等等，想要学习的也可以去免费试听个两周，看看自己能不能学的来
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