大数据开发培训
大数据开发专业需要学习的内容包括三大部分，分别是大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景知识。
大数据基础知识：
有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
大数据平台知识：
是大数据开发的基础，在学习期间，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主，一方面Hadoop对机器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也非常普遍，很多商业大数据平台都是基于Hadoop构建的。大数据的核心是数据价值化。
大数据场景知识：
是目前大数据的重要应用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。
大数据开发学习
大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。
大数据需要学习：
语言Java、Scala等
分布式计算Spark，MapReduce等
分布式存储Hbase，MongoDB等
分布式调度与管理Yarn、Zookeeper等
大数据开发需要学哪些项目?从哪里入手比较好?大数据时代的兴起，带起了批量先进技术的发展，于大数据技术而言，核心就是数据，包括我们的个人信息、浏览记录和购买详单等等，都是庞大的数据库中的一个数据。而大数据程序员在学习过程中，就会跟这些数据打交道，接触到不同的项目，从而不断升级自己的技术库。
1、项目介绍
阿里网上购物的人已经习惯了收到系统为他们做出的个性化推荐， Netflix会推荐你可能会喜欢看的视频。TiVo会自动把节目录下来，如果你感兴趣就可以看， Pandora会依靠预测我们想要听什么歌曲从而生成个性化的音乐流，所有这些推荐结果都来自于名式各样的推荐系统。
它们依靠计算机算法运行，根据顾客的浏览、搜索、下单和喜好，为顾客选择他们可能会喜欢、有可能会购买的商品，从而为消费者服务，推荐系统的设计初衷是帮助在线零售商提高销售额，现在这是一块儿规模巨大且不断增长的业务，与此同时，推荐系统的开发也已经从上世纪90年代中期只有几十个人研究，发展到了今天拥有数百名研究人员，分别供职于各高校、大型在线零售商和数十家专注于这类系统的其它企业。
2、项目特色
有没有想过自己在亚马逊眼中是什么样子?答案是：你是一个很大很大的表格里一串很长的数字。这串数字描述了你所看过的每一样东西，你点击的每一个链接以及你在亚马逊网站上买的每一件商品，表格里的其余部分则代表了其他数百万到亚马逊购物的人，你每次登陆网站，你的数字就会发生改变在此期间，你在网站上每动一下，这个数字就会跟着改变，这个信息又会反过来影响你在访问的每个页面上会看到什么，还有你会从亚马逊公司收到什么邮件和优惠信息
3、项目技术架构体系
a)推荐系统基础知识
b)推荐系统开发流程分析
c) Mahou协同过滤api使用
d)Java推荐引擎开发实战
e)推荐系统集成运行
经过几个月时间的苦战，会换来你的高薪就业，一切的苦都值得。除了感概，在南京课工场更是掌握了专业的大数据开发云计算等大数据教程，是大数据技术的知识。其中穿插实战项目。学大数据，就要认准课工场。
大数据开发需要学什么
