大数据领域的很多框架都是基于Java语言开发的，而且各种框架也都提供了Java API来提供使用和操作接口，所以Java语言的学习逃不掉。除此之外Scala在必要时也可以学一下，在大数据开发领域里用得还是挺多的。Scala语言的表达能力很强，代码信噪比很高，而且很多大数据框架也都提供了Scala语言的开发接口，况且Scala也可以运行于Java平台（JVM），并且兼容Java程序，所以也可以和大数据相关系统进行很好的集成。
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2.专注于培养互联网技术精英为目标；
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1、了解常用特征挖掘和机器学习算法，计算广告、推荐系统、搜索等领域数据和算法；
2、深入学习JAVA语言，熟练掌握基于微服务springboot框架的java技术；
3、熟悉Mysql数据库及优化、Redis、Linux下开发、程序设计等技巧；
4、熟悉Spring，MyBatis，Multi-Thread等，了解rpc、message应用集成的原理；
5、熟悉Tomcat、Nginx等应用服务器的安装、调试、配置及使用；
6、掌握数据仓库、ETL开发相关技术和原理。
一、数据存储和管理
大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由Apache Foundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。
二、数据清理
在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。
三、数据挖掘
一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以经由数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。
四、数据可视化
数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。
