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。

1、了解要面试的公司

对要面试的公司进行深入的研究了解，包括公司的企业文化，企业的发展状况，从而在面试时轻松面试，成功的概率自然会提高很多。

2、在面试中要介绍自己对于团队精神的认知

面试过程之中有一些招聘方会问到团队精神的问题，但有一些则不会问到这方面的问题，但不会问到这样问题的招聘人员并不表示他对于这样的问题并不关注，要知道在大数据开发技术方面，很多地方都是需要团队协作的。因此，在团队协作方面有着极高的要求，所以我们在招聘过程中一定要讲解到自己对于团队精神理念的认知，以及在团队协作表现方面的能力如何，这会让我们求职成功的概率更高。

3、在大数据面试的时候一定要将自己的项目经验展示出来

我们应聘的工作是大数据方面的工作，因此想要拥有更高的面试成功机会，那么就必须要有相应的项目，在大数据面试技巧这个问题上，我们需要关注的核心要点就是自己的项目经验，如果你本身只有大数据的理论知识，而没有项目实战经验，这种状态之下能够成功应聘上的概率自然降低了很多，为了规避这方面的问题产生，我们一定要做些大数据的项目，积攒项目经验，这样面试的时候也有话说。

1、分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

2、预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

3、关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

4、预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别(聚类)之类的方法。