最近几年，大数据火了起来,吸引着越来越多的人加入到学习大数据的队伍之中,其中0基础的小白也有不少，甚至有的连编程语言不太了解,所以说有些同学就对自己失去了信心，认为自己学习不了大数据，那么这肯定是错误的。那么在这里，我简单的带领大家去了解一下大数据到底应该如何学习。

课程名称：大数据实战班课程

课程推出时间：2015.05.15

课程版本号：3.0

主要针对版本：JDK7.x

主要使用开发工具：Eclipse、IDEA

课程介绍：IVE2.0课程对比原有课程做了重大更新

具体更新内容如下：

简介将大数据和虚拟化这两大热门技术加入到课程体系中，在大数据方面知识体系更加完整，课程更加深度有深度，更加贴近实战。在虚拟化方面，选择了在云计算领域常用的虚拟化、网络、存储等技术，并通过Apache CloudStack技术整合，在此基础上开发混合云管理平台。

12年设计工作经验 17年教学经验

参与项目

广东省亚运会产品巡展

香港中文大学文物虚拟现实表现

广州水务局京溪污水处理厂

携手500强名企，培养优秀设计人才

天琥已与千家名企签订人才输送协议，每年为社会培养上万名实战型设计人才。

数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：

紧跟行业发展，在知识的道路上不断前进。学习之路犹如逆水行舟，不进则退，而IT行业相对于一般传统行业，发展的速度更快，技能的更新也同样很快；所以，想要发展好，走得远，就要不断学习，不断根据行业发展调整学习计划。

数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：

在web访问挖掘中常用的技术：

路径分析：路径分析最常用的应用是用于判定在一个Web站点中最频繁访问的路径，这样的知识对于一个电子商务网站或者信息安全评估是非常重要的。

关联规则发现：使用关联规则发现方法可以从Web访问事务集中，找到一般性的关联知识。

序列模式发现：在时间戳有序的事务集中，序列模式的发现就是指找到那些如“一些项跟随另一个项”这样的内部事务模式。

分类：发现分类规则可以给出识别一个特殊群体的公共属性的描述。这种描述可以用于分类新的项。

聚类：可以从Web Usage数据中聚集出具有相似特性的那些客户。在Web事务日志中，聚类顾客信息或数据项，就能够便于开发和执行未来的市场战略。