对于普通在校大学生来说，参加岗前实训能够有效的把理论和实践结合起来，快速获得动手能力的提升并到达企业对于软件工程师的技能要求，从而获得更高的职业起点和更好的职业发展前景的有效途径。Java发展成熟、功能强大、使用Java开发的大数据框架非常多，而且在企业部署也非常多。即使有的大数据框架不是使用Java开发（例如spark），但是其还是运行在Java虚拟机上，那么Java就成了大数据时代的项目实战首选。由于Java生态圈很成熟庞大而且大数据生态圈也逐渐成熟并庞大，所以刚入行的朋友们面对眼花缭乱的成熟的Java大数据生态圈弄不清头绪，所以本文将按照下列内容给大家梳理下如何来学Java大数据生态体系以及具备怎样的基础才能开始学习。
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Java大数据导学指南内容如下：
1、Java大数据技术体系所需要学习的内容
2、为什么要学习Java大数据技术
3、怎样学习 Java大数据技术
4、企业有关Java大数据技术方向的岗位及其职业发展前景
5、Java大数据学习所需要具备的基础和有效的学习方法
一、Java大数据技术体系的内容
Java大数据生态圈体系庞大，下面给大家列出建议大学生学习和掌握的内容：
二、为什么要学习Java大数据技术
学习Java的原因如下：
1、从各行业软件开发技术的生态圈来看：
（1）Java已经形成一种文化，有企业成熟的解决方案
（2）开源社区发展的强大，而Java在开源社设区占重要地位
（3）主流大数据框架hadoop、spark、HBase等离不开Java平台
2、从Java本身特性来看
（1）面向对象、跨平台，可以运行在Linux、Windows、Unix等系统上
（2）Java虚拟机发展非常成熟，在内存回收、并发处理、作为大数据和云计算平台等应用上有着不可替代的作用
3、在企业级的开发环境里，安全、稳定是硬道理，这方面Java有着不可替代的作用；另外还有其它很多优秀特性如多线程、分布式、函数式编程等
学习大数据的原因：
（1）国家将发展大数据放在了战略地位，大数据前景无限；
（2）分布式存储和分布式计算框架hadoop、内存计算框架spark发展很成熟并在企业广泛部署；
（3）面向对象设计思想已经发展很成熟，自底向上的设计思想函数式编程发展的也十分成熟，海量数据并发处理技术也发展很成熟，非结构化数据的处理发展也很成熟等等，并且在企业广泛部署的主流框架大数据hadoop、spark上得到体现；
（4）海量数据的智能分析已被广泛应用，例如：推荐系统、金融风险预测、天气预报等等；
（5）人工智能的核心学科—机器学习，其中的深度学习算法已经具备处理“海量数据训练集”的条件、硬件的海量图形处理或者海量图片处理已经具备处理条件，如GPU、TPU，甚至现在已经研发出专门的AI芯片。
三、怎样学习 Java大数据体系
下图是Java大数据学习的线路图，初学者需要按照标注的模块1、2、3、4、5….按顺序学，例如“7”模块即“大数据模块”，其中包括“分布式存储分布式计算相关”和“大数据内存计算”。有人问：我基础好，可不可以越过“web前端模块”？答曰：不可以，除非你以前就系统的学习过。又问：学习web前端何用？答曰：为了最终做数据展现用，下图列出的是作为数据展现的最低要求，当然你的学习可以多于下图列出的内容，但是多年经验告诉你，下图基本是Java大数据性价比最优的体系，有了基础后可到企业边工作边学。为了让大家看清楚该图，我们将附上图片或者您可以放大观看：
四、企业有关Java大数据体系的岗位及其职业发展方向
经过本课程体系学习后可胜任企业中和Java大数据相关岗位有：Java工程师、hadoop工程师、大数据工程师
如果您在企业中不断的历练成长、继续学习后续的机器学习算法和项目管理等相关知识，可胜任项目经理、数据分析师、大数据架构师、机器学习算法工程师、数据科学家等
学完Java大数据以后职业发展的路线参考如下：
1、技术专家路线：
（1）大数据路线：Java开发工程师à大数据工程师à大数据设计师à大数据架构师à数据科学家
（2）Java路线：Java开发工程师àJava高级工程师à架构师à研发总监
2、复合型人才技术+管理路线
软件开发工程师à项目组长à项目主管à项目经理à开发部门经理àCTO或副总经理à职业经理人CEO
3、管理路线
项目管理员à项目管理师à项目经理à部门经理à副总经理à职业经理人CEO
这里截取前程无忧招聘网站的部分招聘需求，读者可输入上述岗位自行搜索:
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（1）hadoop工程师
（2）数据科学家
五、学习Java大数据需要的基础及其学习方法
学习技术本身对人的基础要求不高，鉴于本课程体系目标培养的是大数据时代高薪技术人才，建议具备理工科背景的大学本科生（优秀大专生亦可）学习，专业可以是通信、机械、自动化、物理、化学等，其中计算机相关专业和数学专业更佳。
刚学习软件开发的同学可能纠结学习哪门语言的问题，其实语言本身经过2周时间的学习共120课时（每45分钟1课时）可以很快掌握，其实语言本身只是表面的东西，企业中优秀的开发工程师都可以在C/C++、Java、Javascript、Scala、python、Go等多门语言之间切换，按照大数据系统在企业中开发、部署、运行的实际情况，推荐语言学习的次序为JavaàScalaàPythonàC/C++àGoà…
Java大数据技术的学习应该遵循下列方法：
1、首先动手实践是王道。重要的事情重复三遍：动手、动手、再动手；动手搭建环境、动手编程、动手组织数据、动手写小案例等
2、学习其设计思想：例如自顶向下的面向对象设计思想和自底向上函数式编程设计思想
3、学习其算法思想：例如大学必修课经典的数据结构和算法课程和人工智能时代的机器学习相关算法
4、人工智能时代使得和数学有关的基础学科变得极为重要：人工智能核心学科—机器学习需要数学；机器人的视觉和嗅觉核心部件—传感器需要数学；自动控制原理课程需要数学；可以豪不夸张的说没有数学一切变得都是表面的东西。和数学相关的科目有：高等数学、概率论和数理统计、逻辑数学、线性代数、运筹学、实变函数和复变函数等等。在这里必须给大家吃个定心丸，但是这个定心丸生效的前提是按照本课程体系踏踏实实的进行学习，即初学者不用过于担心你的数学问题（假设你高中数学还可以的话），这里只不过是提醒大家大学期间数学可千万别只是让老师划考试范围、给习题仅仅是为了考试及格，应该好好学习这些科目，当然也不比起早贪黑的学习，只需按部就班的掌握该掌握的知识即可。
5、更多的项目实战经验积累：项目应该贯穿数据的采集—数据的存储—数据的分析—数据的展现环节，一般来说项目建议使用Java框架+数据库+hadoop+spark+web前端等技术实现，我们课程体系中的项目实战也是使用这一套框架。