1、Java基础阶段

Html静态网页、CSS层叠样式表、JavaScript动态技术、MySql数据库开发、J2SE面向对象等

2、JavaWeb进升阶段

Servlet实现及五大对象、JSP原理及九大对象、EL表达式、JSTL标签库、AJAX异步技术、JQuery框架、XML、JSON数据共享及交换等

3、Java技术提升阶段

多线程、反射、过滤器、监听器、连接池、事务、静态代理、动态代理、AOP、IOC等

4、框架及项目实训阶段

Mybatis框架、spring框架、springMVC、redis缓存、maven项目构建等，说了这么多，还有一条最重要的就是不光要掌握理论知识，一定要多做项目，多敲练习，毕竟代码才是我们的最终根本。

实际上，虽然在大数据时代背景下，统计学的知识体系产生了一定程度的调整，但是统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的，统计学注重的是方式方法，而大数据则更关注于整个数据价值化的过程，大数据不仅需要统计学知识，还需要具备数学知识和计算机知识。从另一个角度来说，统计学为大数据进行数据价值化奠定了一定的基础。

从技术体系结构来看，统计学知识主要应用在大数据分析领域，统计学方式是大数据分析的两种主要方式之一，另一种数据分析方式是机器学习。所以，对于主攻大数据分析方向的研发人员来说，掌握统计学知识还是很有必要的，统计学在数据分析方面已经形成了一个较为系统的知识体系，而且很多技术已经经过了实践的检验。其实对于很多职场人来说，平时大部分的数据分析任务都是基于统计学理论进行的，包括采用的数据分析工具也都属于统计学领域的范畴。

从未来的发展趋势来看，一方面统计学会进一步向大数据倾斜，包括目前不少统计学专业的研究生课题，都逐渐开始向大数据方向拓展，另一方面大数据会在发展的初期大量采用统计学相关理论和技术，这也能够提升大数据相关技术的落地应用能力。

1、了解大数据的理论知识

学习一门课程，首先你对这门课程要有简单的了解，比如说要先学习这门课程的一些专业术语，学习一些入门的概念，知道这门课程是做什么的，主要学习的有那些知识。学习大数据开发也是一样，你要知道什么是大数据，一般大数据主要运用在那些领域。避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

2、计算机编程语言的学习

对于0基础的学员来说，开始入门可能不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

3、大数据相关课程的学习

经过一段时间的基础学习之后，我们对编程语言也已经基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。大数据行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发。

4、实战训练

可以帮助我们更的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。