1、计算机编码能力，因为面对海量的非结构化数据，你要从中挖掘出有价值的东西，需要设计算法与编写程序去实现，而程序员较牛的能力就是编写简洁高效的代码，去实现人们对未来天马行空的梦想，编码能力越强的程序员越有可能成为优良的大数据工程师。
2、统计学与应用数学相关的能力，数据挖掘与分析是需要设计数据模型和算法的，应该说程序员是有这个基础的，一般优秀的大数据工程师并不是科班出身，通常是数学专业，因此提高算法设计能力是程序员转型大数据工程师的关键因素。
3、业务知识，大数据技术的最终目的是服务于社会和企业，并对市场和企业的发展起到重大推动作用，才是大数据的价值所在，因此大数据工程师不能脱离市场。
| 第一阶段课程（Java核心开发） |
■ 学习内容：Java核心内容。 ■ 学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。 ■ 完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。 |
| 第二阶段课程（Java企业级开发） |
■ 学习内容：JavaEE核心内容。 ■ 学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript核心语法。 ■ 完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。 |
| 第三阶段课程（Linux精讲） |
■ 学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed。 ■ 学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，确保服务不间断。 ■ 完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。 |
| 第四阶段课程（Hadoop生态体系） |
■ 学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie。 ■ 学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。 ■ 完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析。 |
| 第五阶段课程（Storm实时开发） |
■ 学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据。 ■ 学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。 ■ 完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。 |
| 第六阶段课程（Spark生态体系） |
■ 学习内容：Scala函数、Spark SQL、机器学习。 ■ 学习目标：熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。 ■ 完成目标：使用Spark处理离线数据、使用SparkStreaming完成实时计算。 |
| 第七阶段课程（大数据项目实战） |
■ 学习内容：大型综合性大数据项目。 ■ 学习目标：能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析，能够开发大型项目。 ■ 某大型网站日志分析，移动业务感知分析，实时检测车辆超速项目，实时非法网站检测项目。 |
随着科学技术的发展，人类必将实现数千年的机器人梦想。在大数据时代，人脑信息转换为电脑信息成为可能。总而言之，大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局已经开始逐步形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手。让其可以加快经济社会的发展。
