大数据培训课程都有哪些？难吗？

       大数据培训课程都有哪些？难吗？很多初入大数据行业的学员经常会问这样的问题，大数据学习属于逻辑思维，对于没有基础的学员来说是一门比较难学的技术课程，但是只要找到了适合自己的学习方式，依然可以实现自己的大数据梦想。
       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。
       大数据还有一个方向就是大数据可视化分析，也是目前比较火的大数据方向。大数据可视化分析相对大数据开发来说学习难度比较小，只要有良好的分析思维和逻辑思维就可以，而且对于参加大数据可视化的人来说，对于学历的要求也是非常低的。不过至于选择哪个方向，还得看自己的喜好。
       目前大数据培训都是针对0基础学生来设置的，所以不会难，再加上有专业的大数据企业级讲师来授课，实战项目来练习，只要认真学习，对于大数据培训课程的学习是没有任何问题的。无论大数据哪个技术方向，对于目前刚刚发展的大数据来说，各方面要求都不会很高，比如学历、经验等。