Java大数据培训？

智游大数据的课程讲这些：
第一阶段：Java基础
 Java基础介绍及常用开发术语操作，Java跨平台原理，JDK的安装与卸载
 Java开发基本语法和编程规范，Eclipse的安装与使用
 Java面向对象、封装、继承、抽象类
 String、StringBuffer、StringBuilder等开发文档的使用，
 NIO的设计思想和常用组件使用方法
 IP/端口/URL等网络基础
 多线程的创建与启动
 完成聊天工具（线程+IO+网络编程）
 反射的意义和概念，通过内省机制处理JavaBean
 XML格式与XML解析
第二阶段:Java Web
 MySQL基本概念及使用
 使用JDBC完成CRUD操作，JDBC重构/封装/解耦合代码思想，JDBC多条件过滤和分页的代码封装
 HTML5网页技术，HTML常用标签使用，JavaWeb发展历程和规范，Tomcat安装、配置、插件使用、部署
 Servlet基础知识，Cookie和Session原理和技术
 JSP原理、JSP九大内置对和四大作用于,EL和JSTL原理和重用操作
 Struts2和Spring MVC，过滤器、监听器、国际化，文件上传和文件下载
 Hibernate的基础知识及使用，Hibernate查询的方式和结果集的包装，Hibernate的HQL常用语法，Hibernate的事务管理及缓存机制和性能优化
 JPA2.0规范和常见JPA标签的使用
 Spring原理，Spring IoC容器，bean生命周期、bean作用域，Spring测试
 Spring针对不同持久化方式的操作模板以及DAO支持
 Spring集成JDBC、Hibernate、MyBatis操作
 spring struts hibernate 大型企业级项目实践开发
第三阶段 大数据基础：Hadoop
 Linux系统概述及系统安装相关配置
 Linux的常用命令，Linux系统进程管理基本原理及相关管理工具
 Linux启动流程，用户和组账户管理，磁盘管理，系统文件权限管理，RPM软件包管理
 Linux网络基础，Shell编程，yum命令，yum源搭建
 Linux上常见软件的安装：安装JDK、安装Tomcat、安装mysql,web项目部署
 Hadoop生态环境概览、功能和作用、Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构、hadoop集群搭建
 Hdfs shell编写、Hdfs java api操作、Hadoop基本命令操作，Hadoop优化
 日志及常见故障处理，名称节点管理
 Mapreduce数据去重，数据类型，数据排序，倒排索引，输入输出格式，MR串联，MR模型核心解析
 Lucene入门实例及概述，Lucene 中文分词器，Lucene 复杂检索，Lucene 和hadoop的整合
 Yarn基础及Yarn框架核心原理解析
 Hive入门及集群安装，Hive CRUD操作，hive UDF
第四阶段 大数据进阶
 Zookeeper概论及集群安装，Zookeeper java 操作
 Hbase总体概述及基本原理及架构，Hbase 分布式安装操作，Hbase java操作
 Hbase的复杂操作、二级索引、协处理器、分页实例、存储及检索原理、行键设计原则、预分区及优化
 Phoenix的安装及常用操作，Phoenix java操作，Phoenix spring整合
 Flume概述及核心讲解，Flume-ng的安装及测试、核心流程讲解、串联、多路、插件开发、正则表达式
 Kafka概述及集群安装，kafka sink，Flume-ng自定义 interceptor
 大型日志分析和用户行为分析项目
学完成为Spark实时数据分析开发工程师，一线城市薪资12000~15000
第五阶段：Spark内存数据处理
 Scala的语言开发环境、基本语法、集合之数组、集合之List、集合之MAP、集合之元组、集合操作
 Scala的伴生对象及apply、模式匹配、并发编程、并发编程actor、并发编程akka，Scala IO编程
 Scala 与java互操作，Spark概论及与其他几个平台的对比，Spark搭建过程
 spark yarn模式部署，spark 实例开发，spark的核心进程及资源调度，spark API，spark MapReduce，spark java应用实例
 spark SQL实例语法，Spark stream入门
 Spark stream整合kafka，Spark stream整合spark SQL，Spark stream整合flume-ng
 spark MLLib算法，Spark MLlib之协同过滤，Spark MLlib之K-Means聚类算法，Spark实现贝叶斯算法
 spark大型机房主机实时监控系统项目

　　Java大数据，必须要有过硬的基础才行，想直接学Java大学是不可能的，建议你可以先从基础开始学！选择大公司，靠谱的培训机构更有保障！希望对你有用！
　　

1、初级的有语法基础、面向对象思想。
　　学习任何一门语言语法都是必须的，因为Java的接近自然语言，也是一种相对比较容易学的语言。同时面向对象编程更是其核心思想，要理解其实只要记住一句话就行了，那就是：一切皆是对象。
　　2、中级的IO流、多线程、反射及注解等。
　　IO流程、多线程等是相对比较高级一点的了，通过学习我们会发现这些都很有用而且很有趣。例如我们可以读取一个Excel文件、将一个文件分离，做一 个时钟、使用多个线程发送邮件等等很多有意思的事。另外反射及注解更是后面流行框架SSH等的基础，在使用中你便会慢慢感受到它的无穷魅力。
　　3、高级一点的就是设计模式和框架之类了。
　　要学习好一门语言，仅仅会使用还是不够的，我们不仅要深入研究其原理，而且还要找到其一些共性的东西，从而减少反复的劳动，让代码可重用、更可靠且更容易被别人理解。
深圳远 标 学习Java大数据觉得，说到底，对于技术的学习，有一个规则是通用的，那便是实践。把学习到的东西马上用起来做出一个示例来，是一种 比较好的学习方法。首先它是对零散知识的一个自然总结，另外通过一些小示例的实践，可以增加学习的兴趣。而且可以通过示例，深入学习其实现的原理，加深掌 握的程度且能更快的应用到实际开发中，提高工作效率。

培训学校很多，没有具体的衡量标准的。但是可以从几方面去选择：
1 有很多优秀导师的
2 培养出很多优秀学员的
3 只做培训的，没有做其他的