大数据有哪些课程？

大数据课程有哪些啊？这个问题和大数据需要学习哪些技术差不多。我就分享一下我的学习经历吧！

要想学好大数据，需要学好一门语言，java语言或者Scala语言或者python语言。不过我觉得学习java语言相对来说比较占优势的，需要学习javase里面的io流，thread线程，collection集合，socket网络编程等，还需要熟悉Linux操作系统，可以是centos系统，也可以是Ubuntu系统等，接下来就是学习hadoop，

hadoop就是大数据领域用的最多的技术啦，有两模块，一个是hdfs分布式存储系统，和yarn资源调度框架。接下来就是学习hive数据仓库，这门技术使用类sql的hql语句来操作，接下来学习hadoop的数据库hbase，这是一个nosql数据库，具有高吞吐量，低延迟，随机访问的特点，接下来学习日志收集系统flume和消息订阅系统kafka，这两个是用的很多的，还有sqoop导入导出工具，接着学习strom实时处理系统，还有协调系统zookeeper，
还有学习spark生态圈，这个处理的速度很快，这个技术是基于内存计算的技术。如果你把这些都学好了，那你基本可以毕业啦。加油吧，大数据是一个不错的选择。

大数据有哪些课程？这个很简单，你看一下大数据的学习大纲，有什么课程自然而然就出来了！

我们来看这张学习线路图，首先，第一阶段是学习Java？为什么学习Java？是因为在了解大数据之前，你要学习一门编程语言，而Java是应用最为广泛的，学习Java是最好的选择。

其次，我们可以看到大数据需要学习Hadoop、spark。还有相应的日志分析等等，这些都是在学大数据的时候要学习的。除了学习路线图之外，我觉得还有一张图大家应该看一下，那就是各个阶段能掌握什么，做什么？

根据不同技术方向，课程有区别。

目前技术应用分大数据系统运维（系统平台管理hadoop基础、相关组件原理安装维护、Hbase/spark/kafka/zookeeper等等）、

大数据数据分析（商务数据分析、可视化分析、R语言开发、数据挖掘等等）、

大数据数据采集（python爬虫技术、可视化爬虫开发等）、

大数据应用开发（hadoop各组件源码分析、mapReduce开发、spark开发、scala开发、R语言开发等等）。

大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

大数据本身是无价值的，只有通过分析和处理才能获取更多智能的、深入的、有价值的信息，所以大数据的分析方法是数据资源是否具有价值的决定性因素。而在专业的课程设置中，将大数据的关键技术（数据挖掘和分析、数据的可视化、云计算和大数据技术）和心理学深度结合，这对分析、处理数据、应用数据方面做了融合，从而更好的让大数据资源的充分利用,下面的课程均是有效的一个结合

普通心理学

心理测量与统计

心理学研究方法

社会心理学

1、大数据数据库及数据仓库

2、数据的抽取、清洗及预处理

3、大数据统计理论

4、大数据数据挖掘模型

5、大数据可视化技术实战

这边进介绍我所了解的大数据的学习内容，这是是我去光环大数据咨询后了解到的，希望能给你一些参考。

课程阶段一：javase

这边说一下为什么第一阶段学习的是java，因为目前大多数学习大数据人，基本都是零基础的，而java的面向对象特性，容易培养学生的编程思维，更多的原因有以下四点：

1.java发展这么多年，很规范

2.java比较容易培养学生的编程思维

要学习大数据，一定要培养自己的逻辑思维能力，还有高数也是必备技能之一，不要求你学的有多精通（精通了就搞数学去了），但一定要有这方面的知识储备，还要学习

hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作、分布式存储、分布式计算框架、大数据处理和分析技术。

最后再说一句，学习大数据之前，先掌握一门编程语言是很有必要的

要想学好大数据，需要学好一门语言，java语言或者Scala语言或者python语言。不过我觉得学习java语言相对来说比较占优势的，需要学习javase里面的io流，thread线程，collection集合，socket网络编程等，还需要熟悉Linux操作系统，可以是centos系统，也可以是Ubuntu系统等，接下来就是学习hadoop，

大数据包括应用类和系统类。

应用类包括数据分析师，数据建模师，数据挖掘，数据算法等

系统类包括大数据工程师，大数据架构工程师，大数据运维工程师等！