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。

1、Java

大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 Java 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。

2、Python

Python 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产大量数据用于决策辅助，更多的互联网企业都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析，而 Python 在网络爬虫领域有着强势地位。Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。Python 语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。更重要的是， Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。

3、Scala

Scala 在 JVM 上运行，基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式。目前，它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展。Scala 通常采用一种大规模分布式方式来处理数据，它还驱动着像 Spark 和 Kafka 这样的大数据处理平台，也被 Twitter 和 LinkedIn 这样的大型企业所使用。

数据可视化技术是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。数据可视化技术主要运用于报表与BI领域。