大数据培训路线，大数据培训课程内容

       关于大数据培训路线，大数据学习路线这个问题，这个问题可以分为两类，一类是按照大数据本身的发展路线，二是按照适合0基础或者薄弱基础人员学习的大数据路线，也是大数据培训标准的路线。
       先来看一下大数据发展的路线：
       大数据发展的突破期是2003至2006年，处于围绕非结构化数据自由探索阶段。非结构化数据的爆发带动大数据技术的快速突破，以2004年Facebook创立为标志，社交网络的流行直接导致大量非结构化数据的涌现，而传统处理方法难以应对。此时的热点关键词较为分散，包括了“Systems”（系统）、“Networks”（网络）、“Evolution”（演化）等，高被引文献也很少，说明学术界、企业界正从多角度对数据处理系统、数据库架构进行重新思考，且尚未形成共识。
       2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统，为大数据发展的成熟期。Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库（2009）。此阶段，大数据研究的热点关键词再次趋于集中，聚焦“Performance”（性能）、“CloudComputing”（云计算）、“MapReduce”（大规模数据集并行运算算法）、“Hadoop”（开源分布式系统基础架构）等。
       2010年以来，随着智能手机的应用日益广泛，数据的碎片化、分布式、流媒体特征更加明显，移动数据急剧增长。
       近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，使得大数据的技术领域和行业边界愈来愈模糊和变动不居，应用创新已超越技术本身更受到青睐。大数据技术可以为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行各业颠覆性创新的原动力和助推器。
       上面是从方向角度来阐述大数据的发展，那么对于大数据技术本身来说，大数据培训路线都有哪些呢，以下是大数据培训路线，也是大数据培训课程大纲的内容，仅以大数据开发为例。
       第一阶段：JavaSE实战开发
       学习目标：Java面向对象、访问权限、抽象类与接口、异常处理、I/O流与反射、Java网络编程。
       第二阶段：JavaEE实战开发
       学习目标：Mysql数据库，JDBC，JavaWeb开发、Servlet JSP、Java三大框架核心框架开发。
       第三阶段：并发编程实战开发
       学习目标：掌握Socket编程模型、NIO与AIO编程模型Buffer API与通信框架Netty。
       第四阶段：Linux精讲
       学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，增大网站并发访问量，保证服务不间断。
       第五阶段：Hadoop生态体系
       学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
       第六阶段：Python实战开发
       学习目标：能够编写网络爬虫、Python进行网络编程PythonWeb全栈开发、Python 机器学习。
       第七阶段：Storm实时开发
       学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。
       第八阶段：Spark生态体系
       学习目标：熟练使用Scala快速开发、Spark进行深入编程，以及spark大数据调优。
       第九阶段：elasticsearch
       学习目标：能够熟练查询DSL、掌握底层索引控制、索引段统计与故障处理。 
       第十阶段：docker
       学习目标：熟练Docker安装配置、掌握Docker核心开发、Docker镜像与数据管理   
       第十一阶段：机器学习
       学习目标：熟练模型评估与选择，熟练使用机器学习各种算法，掌握机器学习与大数据的结合。
       第十二阶段：超大集群调优
       学习目标：能够熟练进行版本调优、压缩调优、文件调优、参数调优等八大集群调优。值得注意的是，光环大数据开发课程包含当下比较新的机器学习课程与Python编程课程，这两个模块对于学生来说是非常有优势的。
       值得注意的是，光环大数据开发课程包含当下比较新的机器学习课程与Python编程课程，这两个模块对于学生来说是非常有优势的，另外光环大数据还有一个大数据可视化分析方向的课程，也是非常热门的技术专业，在某些方面甚至比大数据开发还要火，并且人才需求比较急切。