大数据已经被抄的很热了，但通过我多年从事数据相关工作的经验，这个行业目前已经逐渐成熟了，每天我们在互联网都要存留大量的信息，但如何收集、整理这海量的信息，并产生价值，已经是各行各业都在探索的重要课题，且不说在海量数据中挖掘用户需求，预测未来的市场导向，就连政府的政务数据也要云计算、大数据。但是目前大数据工程师的人才缺口非常大，现在投身大数据领域绝对是绝佳的时机。但但从技术角度来看，有一定难度，大数据需要很多种基础理论知识与编程框架、分布式服务器等来支撑，这也是使得一个大数据工程师的人才要比做应用开发、做业务系统编程的人才缺的多。所以我们通过多年的经验，来设置这样一门课，希望能让同学们更容易的踏上这条路！
学习思路指引：
如果有编程背景这是最好的了，会节省很多学习时间，更容易理解。因为大数据环境比较复杂，并不像学习编程软件一样，机器安装一下，跟老师敲几行代码就可以了，但大数据可就要麻烦多了，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后又要安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定解决问题的能力，坚持不懈，才有可能学好大数据。我推荐的学习步骤是:打好基础，理解为主。多动手实践，一定自己搭建出编程环境。后面再不断的学习spark、python、storm、云计算等相关课程，慢慢自己的头脑中会形成一套知识体系，对大数据的理解也会越来越透彻！
总结： 学习方法很重要，需要坚持，自己要有一定解决问题的能力，前途无量！
基础入门篇
课程介绍：
大数据包含的知识面非常广泛涉及很多技术，我根据自己多年工作经验与自己收集整理的课程做的设置。基础进阶，重点是从Java语言学起，然后是对Linux的学习，统计学的学习。大数据包含几个部分一是数据的采集与处理，二是大数据的应用，第一部分依靠分布式、云计算与一些处理特殊情况，数据处理的技术框架组成，这里重点是hadoop分布式框架，spark框架。分别解决大数据存储问题。同时对于关系数据库对大量数据的处理也需要学习，毕竟很多大型商业系统的业务数据还是由传统的关系数据库进行管理的。最后，再linux与java上我也加入了深入学习的课程。供同学提高编程能力与水平。这套课程比较适合伴随职业生涯慢慢学。不适合填鸭式学习。不能当电视剧看，没意义。
