课程：MySQL数据库的创建、修改及删除；数据表的创建、修改及删除；无限分类的数据表设计；记录的插入、更新、删除及查找；外键与连接；索引；存储过程，触发器，游标；事务处理；数据库引擎详解；数据库集群，数据库读写分离、类与对象，类的定义；属性与方法；$this关键字、 self关键字；继承，多态；魔术方法；抽象类与接口；设计模式；PDO类；JpGraph图表，FusionCharts图表；PHP高级应用（Smarty模板、PHP框架技术）等。
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HTML+CSS是基础，可以学习JS、Jquery框架，然后学习PHP基本语法以及学习 Mysql 语句，慕课网实战有相关的课程
有太多的原因使得PHP成为世界上最受欢迎的脚本语言——高度灵活、简单易用——不过写PHP（或者任何这种语言）代码时，人们常常陷入单调重复而令人生厌的体力活动的窘境。而这正是PHP开发框架大显身手的地方。
通过提供一个开发Web程序的基本架构，PHP开发框架把PHPWeb程序开发摆到了流水线上。换句话说，PHP开发框架有助于促进快速软件开发（RAD），这节约了你的时间，有助于创建更为稳定的程序，并减少开发者的重复编写代码的劳动。这些框架还通过确保正确的数据库操作以及只在表现层编程的方式帮助初学者创建稳定的程序。PHP开发框架使得你可以花更多的时间去创造真正的Web程序，而不是编写重复性的代码。
PHP开发框架背后的思想被称为“模型—视图—控制器”（MVC）。MVC是这样一种架构模式，它隔离了业务逻辑与UI，允许其一改变而另一者不受影响。（也可以说是关注点的隔离）在MVC中，模型负责数据，视图负责表现，控制器则是程序主体或者说是负责业务逻辑。从本质上说，MVC拆分了一个程序的开发过程，这样你就可以修改独立的每一部分，而其他部分不受影响，这是十分重要的，它使得编写PHP代码更为快捷简单。
大数据对于我们这些从业者来说，是不太喜欢说的一个词。所谓内行看门道，外行看热闹，大数据这两年风风火火，大家都争先恐后的讨论着，但说到如何掌握或者运用，很多人是不知所措的。
私以为，大数据的核心在三个地方：数学+计算机知识+业务
先说说题主说到的编程，我在这里将它纳入计算机知识这一部分，因为编程对于我们来说只是大数据的冰山一角。这两年大数据的发展，绝对不是因为编程语言的进步，很大一部分是由于计算机工具的进步或者硬件的提升。 尤其是现在计算机硬件价格的下跌，以及大数据处理工具的发展，如hadoop,spark等，带来了数据处理能力的飞速提升，才导致了现在大数据的越来越火。
至于我们说的数据挖掘知识和编程语言，这些都是很早以前就已经存在的知识，这几年也没有得到很令人惊喜的新进展（我说的是知识本身，不是指应用）。
总之： 大数据之所以得到人们关注，最重要的是数据处理工具的进步以及数据量的累积（尤其是互联网）
那么是不是说明 掌握编程或者计算机工具就是迈入大数据的关键路径呢？
答案：显然不是，数学才是真正的核心知识。
没错，数学是在数据挖掘领域非常重要的甚至是核心的部分，编程只是工具，真的只是工具。 编程语言有好几十种吗，但是数据挖掘理论知识就那儿点。 你用任何一门语言去实现你的数学思想便可以达到数据挖掘的目标。 学术研究甚至可以抛弃编程，完全只研究算法（注意：这样的话会容易造成纸上谈兵）。
设计一张浏览文章表，字段用自增id、文章id、用户id、浏览时间、ip、客户端信息。。。
用户每访问一次文章就向表中添加一条数据
查询某文章浏览量就是select count(*) from 浏览表 where 文章id=:id
查询某文章用户总量 select count(*) from 浏览表 where 文章id=:id group by 用户id
数据挖掘和大数据是很好的方向，涉及编程不多，主要是使用现成的软件。肯定是技术活啦。
