大数据现在已经影响着各行各业，对人们的生活也带来方方面面的影响。作为当下热门技术，作为小白应怎么入行，该如何学习呢？今天小编带您详解大数据课程培训大纲：
第一阶段Java语言基础
面向对象思维JAVASE(类加载机制与反射，annotation，泛型，网络编程，多线程，IO，异常处理，常用API，面向对象，JAVA编程基础)，Java8新特性
第二阶段数据库
Oracle(SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle数据库PL/SQL开发、数据库设计原则)MySQL、JDBC
第三阶段Web基础
HTML5(H5)基本文档结构、链接、列表、表格、表单，CSS基础语法、盒子模型、浮动布局、定位，Java语言基础、DOM编程、事件模型等)，JQuery，AJAX框架，XML，BootStrap组件
第四阶段JavaWeb技术和主流框架
JSPServlet、struts2，hibernate4，spring4，JPA，maven，
SpringData，SpringMVC，MyBatis，SpringSecurity，shiro，Nginx
第五阶段Linux
Linux安装、熟悉Linux的基础命令、vi编辑器的使用、awk和sed命令使
用、用户和组、文件及目录权限管理、使用ACL进行高级访问控制、网络配置和软件包安装、启动流程和服务管理、系统监控和日志管理、进程管理和计划任务、ssh远程登录、shell基础和shell脚本。
第六阶段大数据技术(Hadoop和Spark)
Hadoop(Hadoop基础和环境搭建，HDFS体系结构，MapReduce;Hadoop的集群模式、HDFS联盟，利用ZooKeeper来实现Hadoop集群的HA(高可用性)功能，Yarn的任务调度机制，ApacheHive，Pig数据处理，集成Hadoop和Sqoop、Flume以及ApacheKafka来实现数据的交换，安装部署HBase,Storm)、Scala语言(Scala环境搭建、Scala基础语法、模式匹配、重载与构造器、Map与reduce、元组、继承、StringContext，OptionSomeNone，Tuple;集合方法和运算，future对象同步处理和异步处理返回结果)、Spark(Spark搭建，Spark-shell的使用，Spark-submit提交应用，Spark的内核设计和实现，并对内核中的实现架构、运行原理进行详细的讲解；Spark生态体系中的各个组件，包括：SparkCore，Shark，SparkSQL和SparkStreaming等等)
第七阶段项目
项目一：China-UCSP项目
SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)
项目二：用户关系管理系统
S2SH+Maven+Nodejs+MySQL技术实战开发
项目三：电子商务交易平台
S2SH+Maven+Shiro+Oracle