大数据已经开始“侵入”人们的日常生活，它在城市管理、医疗、零售等行业中有广泛的运用，不少专家纷纷预言，大数据分析统计会持续性火爆30-50年乃至更长，在后互联网时代下，它的潜力不可限量。对于没有一技之长的民众，十分推荐大家尝试着超这个方向去走，因为薪酬高，毕业10k是行情，就业率高，几乎逼近100%，好就业又高薪酬，如此好的岗位值得向它奔赴而去。
人们总要受苦，不在读书时受苦，就得在工作时受苦，虽然大数据分析统计师的发展好、薪水高，但得了就业的“便宜”，在课程学习上就得比别人多付出一些努力，大数据分析统计的课程真心不少。
第一，大数据前沿知识以及hadoop概况介绍、linux、unbuntu系统基础知识详解。
第二，hadoop部署进阶，是在这个阶段需要学会集群模模式搭建，hdfs深入剖析。
第三，大数据导入与存储，利用mysql数据库基础知识、hive语法、hive部署安装与案例分享、sqoop安装及应用。
第四，hbase理论与实践，除了基础的hbase简介之外，还有hbase数据存储、项目实战。
第五，spaer配置及使用场景，sparkRDD详解。
第六，spark大数据分析原理、内核、任务调度。
上面所说乃是大的课程模块，在每个模块中还涉及了许多细节内容，得一个都不能少的学会才行。举个例子，如初期的数据获得，并非调查机构给到的所有数据都有分析的价值，得按照一定标准就无效数据做剔除，如果有效无效数据都参杂在一起，分析的结论根本无意义。
在大数据分析统计课程学习中其实主要学的是各种软件和算法，在数据分析统计的过程中，得将凌乱的数据依托软件和算法进行无效数据的剔除、有效数据的剖析并在后期得出对应的结果，以结论为导向去制定策略，这就是大数据分析统计师的日常工作职责。