诚然，大数据技术发展日趋成熟，企业对相关技术人才更是求贤若渴，需求不断增加，带来的必然是产出不断跟进。学习大数据的学生数量不断增加，产出优秀大数据技术人才的培训机构也是不断增加。
这其中有好的，自然就有坏的，今天我写这篇文章的目的就是，告诫正在学习或者想要学习大数据的同学：大数据课程真的很关键，决定着自己能掌握什么样的技术，掌握的技术是不是真的是企业现在所需，如果你遇见下面这类大数据培训课程，建议你赶紧撤！
虚假大数据课程：各学科基础大杂烩，真正大数据技术占比小。
此类大数据假课以基础概大全，大讲Linux知识、Java知识、数据库知识，真正涉及的大数据只有Hadoop。以上知识是大数据工程师所必须掌握，但只是大数据的基础，即"皮毛"，做服务、做开发的，就算不是大数据工程师，也必须掌握这部分的知识。大数据开发培训，不能将重点放在这些基础知识上面，而减少大数据知识体系。
雾里看花，水中望月，难以分辨。在这个践行丛林法则的社会里，学生一旦受骗，不仅要蒙受时间损失，更有可能断送一个未来的大数据精英。下面我们就带有志学子认识一下真实的大数据课程，走上开发正途。
真正的大数据开发培训，一定是包含hadoop生态体系和spark生态圈，能够搭建hadoop系统架构和集群，搭建spark架构，构建spark集群，处理Spark SQL、sparkstreaming问题，传授Java语言、Scala、Python语言脚本、Linux常用命令等语言。
具体学习目录如下：
阶段一是Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。
阶段三是分布式计算。主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。
阶段四主要是实战项目案例，这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，确保一定的工作能力。
阶段五是大数据分析相关的技术知识，主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中有三类朴素贝叶斯算法等等！
我们在行动，揪出虚假大数据课程，展示真正的大数据开发课程，还大数据领域一片净土，还学习大数据的同学一个公平！