以優就業的課程為例，優就業的課程不包含就業指導有5個階段。下面小U來詳細的說下大資料培訓每個階段都需要學習什麼內容。

第一階段為Java基礎，主要講了Java基礎語法、面向物件程式設計、常用類和工具類、集合框架體系、異常處理機制、檔案和IO流、移動開戶管理系統、多執行緒、列舉和垃圾回收、反射、JDK新特性等這些基礎知識，這一階段主要是為沒有基礎的人打基礎。

第二階段為JavaEE核心，主要講了前端技術、資料庫、JDBC技術、伺服器端技術、Maven、Spring、SpringBoot、Git等知識點，這一步主要幫助學員進一步學習Java開發技術，掌握一定的Java框架技術。

第三階段為Hadoop生態體系，主要講Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧農業數倉分析平臺等技術。

第四階段為Spark生態體系，主要會講Scala、Spark、交通領域汽車流量監控專案、Flink等知識點。

最後第五幾段為專案實戰+機器學習，這一階段主要是讓學員上手大型企業級專案，幫助學員積累實戰經驗的，優就業這一階段的實戰專案有：高鐵智慧檢測系統、電信充值、中國天氣網、機器學習這幾個專案。

需要，程式設計是基礎

如果不學一門程式語言，你就不能和計算機對話，就沒有辦法讓計算機來處理資料，也就不能證明你的想法和演算法的有效性和準確性。

入門大資料為什麼要從程式設計開始

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這是一個非常好的問題，作為一名大資料領域的教育工作者，我來回答一下。

首先，大資料專業方向不論是本科教育還是研究生教育，學生都需要具有紮實的程式設計基礎，因為不論是從事大資料分析崗位、大資料開發崗位，還是大資料運維崗位，都需要具有程式設計能力。

大資料專業是一個典型的交叉學科，其中主要學科涉及到數學、統計學和計算機三大塊，還包括經濟學、社會學等輔助學科，所以學習大資料專業還是比較辛苦的，不僅知識量比較大，學習難度也相對比較高。

對於大資料專業的本科生來說，計算機知識的學習是非常重要的，包括作業系統、資料庫、程式語言、演算法設計和大資料平臺等內容，其中程式語言是一個學習的重點。目前在大資料領域應用比較多的程式語言包括Java、Python、Scala和R等，其中大資料分析方向可以重點關注一下Python和R語言，而大資料開發方向可以重點關注一下Java語言。

從當前大資料領域的就業情況來看，大資料開發崗位的人才需求量相對比較大，不少大資料方向的研究生也會放棄演算法崗位轉向從事大資料開發崗位，而要想從事大資料開發崗位則一定要有較強的程式設計能力。

大資料本科生學習程式設計知識需要關注三方面內容，其一是儘量制定全棧開發學習路線，這一點在大資料時代還是比較重要的；其二是重視大資料平臺知識的學習，基於大資料平臺進行的應用級開發將是本科生工作的重點內容；其三是重視實踐經驗的積累，尤其是行業知識的積累，這對於就業有比較直接的幫助。

大資料屬於計算機領域的一個分支，無論從什麼方面講程式設計是計算機專業的最最基本的技能，c/c++/python/matlab等語言至少得會一樣。