大数据怎么学习

第一阶段：大数据技术入门

1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。

2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令 *** 作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用 *** 作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手 *** 作，将理论付诸实践。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。

第二阶段：海量数据高级分析语言

Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的 *** 作。

第三阶段：海量数据存储分布式存储

1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。

2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际 *** 作才能熟练。

第四阶段：海量数据分析分布式计算

1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。

2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等 *** 作。

3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。

第五阶段：考试

1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。

2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能认证书。

上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。

icode是指微软亚洲研究院的“创新工程实验室”（Innovation Experiment Lab）下的一个项目，旨在通过在线编程比赛的方式，促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。目前icode项目包括以下几个方面：
1icode竞赛：在线编程比赛，旨在帮助参赛者提高编程技能和创新能力。
2icode学院：提供在线编程课程和实验，帮助学生掌握编程技能。
3icode开放平台：提供在线编程工具和资源，帮助开发者快速构建应用程序。
4icode创新项目：通过支持创新项目的方式，培养年轻人的创新和创业能力。
以上是icode目前的几个项目，这些项目的设计和实施都是为了促进年轻人的编程技能和创新能力的提高。随着信息技术的快速发展和应用的广泛普及，编程已经成为了一种必备的技能。而icode项目的推出，为广大年轻人提供了一个学习和实践的平台，有助于他们更好地掌握编程技能，提高创新能力，从而更好地适应未来的工作和生活需求。

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