大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着互联网+时代的昌盛，大数据分析随之而产生，那如何学习大数据分析呢？有什么要求呢？
1、Java基础:
JAVA开发简介 基本语法 运算符 流程控制语句 数组 函数 面向对象 常用类库 异常 io系统 集合泛型 线程 网络编程 阶段测试
2、JavaWeb:
html+css; html5+css3; javascript; jquery; 数据库; JDBC; WEB服务器、开发工具-MyEclipse; HTTP协议; (数据库连接池)数据源; JavaWeb开发之Servlet、Servlet3.0; 请求与响应; JSP; MVC; 会话管理; 过滤和监听; 异步请求; 阶段测试
3、JavaEE高级+Linux课程+分布式计算:
Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战
4、离线数据分析平台Hadoop:
Hadoop初步; Hadoop分布式文件系统HDFS; MapReduce; Hadoop HA; Hive; Flume;Sqoop; HBase; YARN; 项目实战
5、实时数据分析平台Storm:
python基础; Storm框架; Storm集群; 日志监控业务;Kafka; 项目实战
6、Scala语言与Spark:
Scala语言; Spark; 机器学习;spark与HIVE; 项目实战
对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。
大数据分析师最基础的学习，也是以最精炼的语言让大家得知大数据分析所需要的基础技能。
