随着大数据逐渐扩大市场占有率，大数据平台人才的缺口日益显现。据业内统计，目前国内的大数据研发人才缺口有三、四百万，其中大数据研发人才缺口至少50万。
聪明的人总会懂的怎么抓住机遇，正当大数据时代风口，自然是要赶超时代潮流才能更容易获得成功。
大数据作为当下热门的技术之一，学习的人越来越多。而想要快速成长为一名合格的大数据开发工程师，培训学习无疑就成了一个捷径，但有一些时间不是很充裕但是又很想学大数据的朋友就会问：大数据开发培训一般要学多长时间？
对于全程面授的千锋来说，为了保证学生的学习效果，保持一定的学习热情，经过众多大牛讲师的研究，将时间定在六个月左右。
那么在这六个月的时间你都能学到哪些技术知识呢？分为五大阶段的学习，每个阶段一次测试，确保学生能够跟上老师的讲课节奏，也检验一下学生的学习效果，教育方针可以随时调整。
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2） HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习
2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析
六个月的时间，掌握大数据技术，当然了这只是你学习的头一步，接下来的发展要靠自己不断的积累经验，不断成长！