大数据分析主要由五大步骤组成：选择平台操作系统、构建Hadoop集群、数据整合和预处理、数据存储、数据挖掘和分析。
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上面列出了常用的开源项目，比如HDFS，Hadoop的一大核心。Ceph 为OpenStack提供支持，HBase、Cassandra、MongoDB、Redis我们在工作中经常使用到。
统计分析基础、NumPy科学计算库等
进阶阶段主要学习：数据采集、数据可视化、数据库技术、机器学习等
实战方面分为数据挖掘/机器学习项目实战及深度学习
大数据开发技术主要学习Hadoop
大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。
3.具备大数据人工智能技术基础，如Python、PyTorch、Hadoop、Spark中的至少1-2项。
泰迪智能科技大数据培训机构为大家解析：
即使是大数据的架构，应用层依然会是传统的web应用，但是会根据数据特点对数据存储（结构化数据依然会保存在传统的关系型数据库——如MySql，日志等非结构数据会保存在分布式文件系统——如Hadoop
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
4、LinuxHadoopt系统
Linux体系、Hadoop
避免自己在对大数据一无所知情况下盲目学习
阶段2：学习计算机的编程语言对于零基础学大数据，开始入门可能并不是那么容易，编程这方面，Java、Scala、Python这三门语言建议要有相应程度的掌握
阶段3：以Hadoop
3、大数据相关框架和组件
常用的大数据开发框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景，这是基本的要求。
jQuery应用
阶段三、 JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
阶段四、 Linux&Hadoopt体系
Linux体系、Hadoop
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