“大数据”指的是海量数据和数据集，包括来自多个来源的结构化和非结构化数据。这些数据集是如此庞大，以至于传统的数据处理软件无法捕获、管理或处理它们。复杂的大数据可以用来解决以前无法解决的业务问题。
通常情况下，大数据的特点是三个vs：数据种类繁多，数量不断增加，速度很快。这些数据可以来自可公开访问的来源，如网站、社交媒体、云、移动应用程序、传感器和其他设备。企业通过访问这些数据来查看消费者的详细信息，如购买历史、他们搜索的内容或观看的内容、他们的喜好、兴趣等等。大数据分析使用分析技术来检查数据，从而获得并发现隐藏模式、相关性、市场趋势和消费者偏好等信息。因此，分析可以帮助组织做出明智的业务决策，从而实现高效的运营、满意的消费者和增加的利润。

1.熟练掌握Linux常用命令，能胜任基础大数据运维工作
2.熟练掌握SQL语法，熟悉MySQL数据库性能优化
3.掌握Java 核心编程，具备大数据应用开发能力
4.掌握Hadoop/spark生态核心技术，可根据需求完成离线或实时大数据应用开发任务
5.掌握Python核心编程，完成数据预处理、可视化的代码编写
6.掌握数据挖掘核心技术，胜任数据挖掘工程师岗位

"1章大数据基础-Java核心编程
2章大数据基础-关系型数据库
3章大数据基础-Linux操作系统
4章大数据核心技术-Hadoop
5章大数据核心技术-Hive
6章大数据核心技术-Spark
7章大数据核心技术-Flink
8章大数据实战综合大型项目"