大数据领域的很多框架都是基于Java语言开发的,而且各种框架也都提供了Java API来提供使用和操作接口,所以Java语言的学习逃不掉。除此之外Scala在必要时也可以学一下,在大数据开发领域里用得还是挺多的。Scala语言的表达能力很强,代码信噪比很高,而且很多大数据框架也都提供了Scala语言的开发接口,况且Scala也可以运行于Java平台（JVM）,并且兼容Java程序,所以也可以和大数据相关系统进行很好的集成。

  1了解常用特征挖掘和机器学习算法,计算广告、推荐系统、搜索等领域数据和算法；

  2、深入学习JAVA语言,熟练掌握基于微服务springboot框架的java技术；

  3、熟悉Mysql数据库及优化、Redis、Linux下开发、程序设计等技巧；

  4、熟悉Spring,MyBatis,Multi-Thread等,了解rpc、message应用集成的原理；

  5、熟悉Tomcat、Nginx等应用服务器的安装、调试、配置及使用；

  6、掌握数据仓库、ETL开发相关技术和原理。

 1.BAT技术大咖共同研发课程,及时更新前沿技术,助力学员提升就业核心竞争力；

  2.专注于培养年薪20万互联网技术精英为目标；

  3.专注于培养培养高级工程师/架构师领袖型人才为目标。

 一、数据存储和管理
  大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架,用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

  二、数据清理
  在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前,先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的,因此需要进行某种清理或转换。

  三、数据挖掘
  一旦数据被清理并准备好进行检查,就可以经由数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

  四、数据可视化
  数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。