相信所有想要學習或是正在學習大數據相關知識的學員都是不滿足於現狀，對未來的職業發展有着很高追求的有志青年。那些對大數據學習抱有十足熱情的人完成他們的職業理想。大數據學習會涉及到許多課程，每一項課程都不能說是簡單，那麼，這些紛繁複雜的課程，都需要掌握到何種程度呢？這就需要學員們知道，大數據學習中應該確立怎樣的學習目標。
在這裏還是要推薦下我自己建的大數據學習交流羣:199427210，羣裏都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨，不定期分享乾貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我自己整理的一份最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入大數據的小夥伴加入。
首先我們應該知道大數據專業都應該學習那些課程：
1.開發語言及基礎技術，包括：JAVA語言、關係型數據庫原理、LINUX操作系統原理及應用
、數據結構與算法、MYSQL數據庫應用及開發、SHELL腳本編程
2.大數據理論及核心技術，包括：分佈式存儲技術原理與應用、分佈式計算技術、HADOOP集羣搭建、運維；HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源碼分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP項目實戰。
3.數據分析挖掘及海量數據高級處理技術，包括：PYTHON語言、機器學習算法、FLUME+KAFKA、機器學習算法庫應用、實時分析計算框架、SPARK技術、PYTHON高級語言應用、分佈式爬蟲與反爬蟲技術、實時分析項目實戰、機器學習算法項目實戰。
那麼，這些課程都需要掌握到哪種程度呢？大數據講師畫的重點來了：
1.Java編程、MySQL數據庫、Linux操作系統——精通
2.Hadoop海量數據存儲及計算原理應用開發——精通
3.Zookeeper分佈式協調系統及相關應用開發——熟練使用
4.Hbase面向列式數據庫及相關應用——精通
5.Hive數據倉庫工具及自定義UDF函數——精通
6.Flume日誌採集系統的數據收集——精通
7.Kafka分佈式發佈訂閱消息系統——精通
8.Storm流式處理框架——精通
9.Scala語言的函數式編程——熟練掌握
10.Python語言編程及爬蟲應用——熟練掌握
11.Spark RDD操作及Spark SQL和Spark Streaming的大數據應用——精通
現在，大數據學習中應該確立怎樣的學習目標，你瞭解了嗎？