1、定义大数据业务目标 IT行业有一个坏习惯，就是像Hadoop集群这样的新鲜事物容易分散人们的注意力。在企业开始利用大数据分析过程之前，了解业务需求和目标应该是企业采取的第一步，也是最重要的一步。企业用户必须明确他们想要的结果。这是企业管理层必须率先实现，并且在技术方面必须遵循的地方。
2、【大数据】需要学习的课程：大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计自算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据zd数据采集阶段：Python、Scala。
3、零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。
4、Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。
5、技术强。国际技术厂商作为技术支持。知识新。涵盖主流的Hadoop、StormSpark、数据可视化、算法数据挖掘、用户画像等内容。实战多。5大企业级项目实战，打造贴近企业需求、企业环境、企业开发的课程。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据培训的相关信息，推荐咨询【达内教育】。
6、大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要【学习Java语言】打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要一段时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。
