大型数据技术系统复杂，基础技术覆盖面数据采集，数据预处理，分布式存储，NOSQL 数据库，多模态计算(批处理，在线处理，实时流处理，内存处理)，多模态计算。但从企业应用的角度来看，很多应用主要是基于开源框架开发的，所以是主流大型数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等框架及其生态系统。
6、大 数据培训都学什么课程,需要数学和统计学 基础吗?需求，特别大数据分析挖掘方向。数据应用的一个核心是通过算法对数据进行整理分析，这需要一定的数学基础。建议学习线性代数，概率，离散数学，微积分。注意，并不是所有的big 数据工作都需要数学，比如big 数据开发类工作，构建和优化系统，主要在后端工作，用数学的比较少。大数据是从数据通过大量的数据来分析所需的信息，这需要统计学知识。
学习目标:Java 基础、Java面向对象、Java高级、数据库和JDBC。学习效果:精通Java语法并灵活运用，能够开发后台应用。第二阶段:Web前端开发。学习目标:HTML 基础，CSS3 基础，JS脚本。学习效果:可以进行基于HTML CSS JQuery的前端开发。第三阶段:JavaEE进阶。学习目标:JavaWeb后端开发，SSM框架。
7、什么是大 数据技术?大 数据的概念large 数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。简单来说，大数据是海量数据，即数据数量大、来源广、种类多(日志、视频、音频)，大到PB级别，目前的框架是解决PB级别。Da 数据，七大特性:大众性、多样性、高速性、可变性、真实性、复杂性、价值性。随着Da 数据 industry的发展，逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实践性的概念。
8、学习大 数据需要什么 基础?Xueda 数据必须有一些编程基础，大部分职位都需要。目前“Big 数据”方向的程序员常用的语言有四种，分别是Python、Java、Scala和r，这四种语言都有一定的应用场景，不同岗位的程序员使用的语言略有不同。目前Python主要用于数据分析，数据挖掘和算法实现。可以说Python在大型数据领域应用广泛。
Scala和R主要是基于场景的应用。Scala基于Java 基础，代码结构比Java简单，同时，Scala是Spark的实现语言，所以在Spark相关的开发中使用Scala是比较好的选择。R语言本身的特点就是统计分析，语法简单，功能强大，是放大数据统计分析的利器。
