誠然，大資料技術發展日趨成熟，企業對相關技術人才更是求賢若渴，需求不斷增加，帶來的必然是產出不斷跟進。學習大資料的學生數量不斷增加，產出優秀大資料技術人才的培訓機構也是不斷增加。

這其中有好的，自然就有壞的，今天我寫這篇文章的目的就是，告誡正在學習或者想要學習大資料的同學：大資料課程真的很關鍵，決定著自己能掌握什麼樣的技術，掌握的技術是不是真的是企業現在所需，如果你遇見下面這類大資料培訓課程，建議你趕緊撤！

虛假大資料課程：各學科基礎大雜燴，真正大資料技術佔比小。

此類大資料假課以基礎概大全，大講Linux知識、Java知識、資料庫知識，真正涉及的大資料只有Hadoop。以上知識是大資料工程師所必須掌握，但只是大資料的基礎，即"皮毛"，做服務、做開發的，就算不是大資料工程師，也必須掌握這部分的知識。大資料開發培訓，不能將重點放在這些基礎知識上面，而減少大資料知識體系。

霧裡看花，水中望月，難以分辨。在這個踐行叢林法則的社會裡，學生一旦受騙，不僅要蒙受時間損失，更有可能斷送一個未來的大資料精英。下面我們就帶有志學子認識一下真實的大資料課程，走上開發正途。

真正的大資料開發培訓，一定是包含hadoop生態體系和spark生態圈，能夠搭建hadoop系統架構和叢集，搭建spark架構，構建spark叢集，處理Spark SQL、sparkstreaming問題，傳授Java語言、Scala、Python語言指令碼、Linux常用命令等語言。

具體學習目錄如下：

階段一是Java語言基礎，此階段是大資料剛入門階段，主要是學習一些Java語言的概念、字元、流程控制等

階段二是Linux基礎和Hadoop生態體系。此階段主要掌握Linux作業系統的靈活使用。掌握大資料核心技術之一——Hadoop生態體系。

階段三是分散式計算。主要掌握Scala語言的使用、各種資料結構、同時還要深度講解spark的一系列核心概念比如結構、安裝、執行、理論概念等。還有Storm實時開發，Storm主要用來處理實時計算的問題。

階段四主要是實戰專案案例，這一時期應該將所有知識通匯貫通，通過實戰快速培養動手能力，確保一定的工作能力。

階段五是大資料分析相關的技術知識，主要是講解Data Analyze資料分析基礎、資料視覺化、sklearn中有三類樸素貝葉斯演算法等等！

我們在行動，揪出虛假大資料課程，展示真正的大資料開發課程，還大資料領域一片淨土，還學習大資料的同學一個公平！