大数据培训课程介绍，大数据学习课程要学习哪些

发布网友 发布时间：2022-04-19 17:52

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热心网友 时间：2022-03-29 22:57

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热心网友 时间：2022-03-30 00:15

以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。
一、 第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)
1. 难易程度：一颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
4. 描述如下：
从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。
二、 第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1. 难易程度：两颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式
4. 描述如下：
称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计
与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、 第三阶段：前端框架
1. 难易程序：两星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时
3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。
四、 第四阶段：企业级开发框架
1. 难易程序：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离
4. 描述如下：
如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。
五、 第五阶段： 初识大数据
1. 难易程度：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece应用(中间计算过程、Java操作MapRece、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。
(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。
六、 第六阶段：大数据数据库
1. 难易程度：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。
怎么简化呢?在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。
总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询
七、 第七阶段：实时数据采集
1. 难易程序：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化
4. 描述如下：
前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。
举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别
八、 第八阶段：SPARK数据分析
1. 难易程序：五颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性
4. 描述如下：
同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。
在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。
比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

热心网友 时间：2022-03-30 01:50

目前大数据培训机构提供的课程大约有两种：一是大数据开发，二是数据分析与挖掘。大数据培训一般指大数据开发，不需要数学和统计学基础，学习的内容大概有：

0基础：

第一阶段： Java开发·

第二阶段： 大数据基础·

第三阶段： Hadoop生态体系·

第四阶段： Spark生态系统·

第五阶段： 项目实战

提高班：

第一阶段：大数据基础·

第二阶段：Hadoop生态体系·

第三阶段：Spark生态系统·

第四阶段：项目实战

热心网友 时间：2022-03-30 03:41

链接: https://pan.baidu.com/s/1WUIdfFCvqJsPUfPLLn6VEA

提取码: k2g2 

信息平台在大数据领域应用实践综合分析的基础上，结合信息系统、决策支持等理论，从背景趋势、体系框架、理论方法、决策分析、应用现状等方面，全面、详细地对交通物流大数据决策分析体系进行了系统介绍。    

热心网友 时间：2022-03-30 05:49

怎么学习大数据课程？零基础大数据学习要学两部分：java+大数据 有基础提高课程直接上大数据的相关课程，hadoop、hive、hbase这些 网上有很多的教程 。

热心网友 时间：2022-03-30 08:14

学习课程大纲

热心网友 时间：2022-03-30 10:55

难易程度：一颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等

热心网友 时间：2022-03-30 13:53

我是来自农村的一名很普通的女孩，17年大学毕业，现在在杭州一家大数据公司做分析师。想跟大家分享一下，我是如何从刚毕业的一张白纸，成长为一名大数据分析师的，希望我的学习成长心路历程，能够给到现在想往大数据分析行业发展的小伙伴一些参考。
我刚毕业的时候和现在许多学弟学妹一样，都非常迷茫，因为我对自己未来并没有一个非常清晰的职业规划，我不知道自己能够做什么？心里还有一些自卑，因为即便我很爱我的大学，但不得不承认，它只是一个很普通的大学，并非985、211。在如今大学生多如牛毛，激烈的就业环境中，我的学历和专业并没有太大竞争力，也有些后悔为什么大学期间没有再认真努力一些，但为时已晚。毕业，意味着新的人生起点，必须要勇敢面对，未来只能靠自己的能力在社会上生存和发展。
于是，就这样，带着对母校和同学们的不舍、对社会的彷徨、对自己内心的恐惧、以及家人给予我的期望迈入社会，开始了我的求职之路。找了半个月的工作，面试20来家，有3家成功的，但是开的工资最高3500一个月，并且2家是销售岗位，1家也不是我本专业的岗位（我的专业是信息与计算科学），我算了一下，就算我接受这些陌生并且不喜欢的岗位，在杭州这样的城市，合租房包水电物业费也得1500左右，公交一个月最少200，生活费最少900，电话费100，3500一个月的工资还要扣除五险一金，每个月还要倒贴。我简直快奔溃了，感觉自己很没用，连独立在城市生存下去的能力都没有，心里非常的沮丧。
也许命运就是这样，当你面临几乎绝望的时候，往往能审视自己，明白自己真的想要什么，静下心来的时候，我问自己，为什么企业不要我这样的学生？答案其实大家都知道，一是没有工作经验，二是啥都不懂不能为企业创造价值；三是面试的时候紧张、不自信、没有很好的表现自己。按这个逻辑分析下去，再找半个月我也不指望能出现奇迹，可能连我最后一点的自信都会被打击光。我隐约的感觉到需要重新定位自己，需要与其他同学拉开区分度，目前我学的这个专业和知识好像与企业要求的能力相差太大，如此分析后，摆在我面前的路有三条，一是接受3500的工作，熬个一年半载希望能加点工资，让自己在杭州生活下去，以后再谋发展；二是回老家的小城市随便找个工作以后结婚过日子；三是选择一个现在人才缺口大的行业，并且未来有前景的职业从头开始学习，这样至少我还比别人快一步。
去年社会上最热门的字眼就是人工智能、大数据，当时我在网上查了很多信息，看了很多新闻，也在招聘网站上查询大数据岗位的薪资和招聘人数及技术要求等情况，我发现大数据行业分二个方向，一是大数据工程开发类，二是大数据分析类，开发类的编程要求比较高，而分析类的编程技术要求相对低些，在网上找了一些分析课程听了一下，感觉还挺有意思的，也能听懂，相比与开发类，自己更喜欢也更适合分析类，所以就下定决心往数据分析这个方向进行学习。后面我花了10来天的时间去了解数据分析的前景和学习路径，但是网上的信息太杂乱，只能了解一个大概，在网上买了一些课，也买了好几本书，一个星期下来还是毫无头绪，本以为把HADOOP学会就能入门了，结果发现HADOOP搭建会了后面的SPARK太吃力；这时候我感觉还是需要去正式培训一下，自学找不到方向，也比较浪费时间；上天还是比较眷顾我的，我记得是去年的7月初，我在网上查大数据分析培训的时候，发现阿里云和他的内容提供商杭州决明数据科技联合推出一个《阿里云大数据分析师企业实战训练营》，需要选拨才能进入，抱着对阿里云品牌的信任，我进行了考试筛选，当时考的内容是两部分，一是数据库、二是C语言和JAVA；说真的JAVA一窍不通，没想到第二天接到通知说通过了，接下来需要电话面试，我当时就怀疑是不是骗人的，在电话面试的时候我就问了负责的老师，老师说是从250多个报名参加的学生中选10个人参加，主要是为新研发出来的课程体系做实验，我作为计算机相关专业、不懂JAVA只懂数据库的学生样本被选中了，另外面试沟通表达能力必须通过。突然有种被实验的感觉，这不是拿我做小白鼠嘛，我问还有其他样本是怎么样的，负责老师说，有一个是大三未毕业数学统计专业的、有一个机械工程三本学生、有一个软件开发专业的一本学生、有一个工作三年软件开发的学生、有一个工商管理专业的学生……我的个神了,当时就蒙圈了,这玩意万一实验失败我钱不就白花了，还浪费1个多月时间,我给父母说后没一个人支持我的，直到7月9号正式开营的前一天我才想明白一件事，在中国连阿里云这样的企业目前都没有一套完整的科学的课程体系，那其他家肯定也没有，如果是骗人的负责老师也没必要把做实验这事情给我说的这么清楚,最后一天选择了这个训练营,其实心里非常忐忑不安。
集训营10个同学一起学习35天，近2个月时间,经过系统的训练，我们10个同学被杭州7家企业录用，全部是数据分析岗位，有去电信的、有去外贸企业的、有去金融企业的、有去阿里系相关企业的，我和那个大三的学弟一起去了阿里系的企业，我试用期，他实习期，大家都非常的开心，说真的非常感谢阿里云和阿里云的合作伙伴决明数据科技的老师们，当时给我们上课的全部都是决明的老师，老师们都非常的专业负责，公司本来就是做企业商业数据咨询的，所以有很多商业案例跟我们分享，用的实验平台是九道门商业数据分析实验平台。
从小白鼠到入行，到现在也有小三年工作经验的我，给大家一个学数据分析师的学习路径,仅供大家参考；
1、 建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；
2、 建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工具也有其他的，ETL是大家通用的）；
3、 HADOOP分布式其实在分析师这个岗位上用的比较少，了解就可以了，因为现在分布式这块大公司都有现成的工具用，连搭建都不需要，直接用就可以了，非常方便。
4、 分析工具还是需要好好学一下的，建议大家学Python,现在公司里面大部分都是用这个，EXCEL也需要学习学习，一些小的数据集和简单的BI报表还是比较方便的。当然分析工具比较多比如R、SPSS，SAS等都是工具，就看你自己用什么了，会用一个熟练的工具就可以了。另外Python功能非常强大，也不需要研究太深，其实工作做在做项目的时候经常用很快就能学会的，毕竟只是个工具，就像EXCEL要想全部弄清楚所有功能那可不是一天二天的事情，而我们日常经常用的也就是那点东西。
5、 接下来需要学习机器学习，原来叫数据挖掘，现在叫机器学习，也有的叫人工智能，这个需要大家花点时间去学习了，我现在经常用的比如决策树、回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题等，还有预测、无监督、最优化也经常用到，这门学科可能是需要我们长时间学习和研究的。
6、 算法方面其实我没有学过，在项目组里面有专门的算法工程师，另外有些通用算法是可以套用的，所以这方面我觉得项目组团队可以配合来做，这方面本人没有经验不做建议。
7、 我现在觉得分析师最重要的是看待问题、处理问题的思路，在这一年工作中我发现团队的大牛们解决问题的思路和我们真不一样，在每次项目组会议的时候我感觉学到的东西最多，那就是解决问题的思路和能力；而且分析师还需要对业务深入了解，因为不同的行业数据结构和业务逻辑都是不一样的，需要花时间去理解和学习；同时我也感觉到作为数据分析师还需要学习商业思维和营销知识。
8、 另外一个就是数据可视化，这个主要是把我们分析出来的数据结构用图像、动画等按时呈现出来。我现在正在做的就是数据大屏，工具很多，BAT公司都有自己的工具，当时老师教我们的时候教的是 Tableau，个人感觉非常好用，这个随便自己喜好了，做大屏可能需要一点美术功底，当然现在模板比较多，也可以套用。
9、 其实在学习的过程中要想学得快，最好是从项目案例入手，当时阿里云和他的内容提供商决明数据就是先让我们训练九道门实验平台上的23个场景案例，数据集全部做好放在服务器里，和我们现在工作的场景很像。老师上午讲知识点，下午和晚上我们就是做实操实验，工具老师基本上都不讲，在做案例项目的时候用到什么临时去查，二次下来工具就上手了。最后一周是加拿大的赵强老师给我们训练了一个大项目，模拟一个企业的数据分析项目，那5天是我最刻苦铭心的，虽然压力很大，分组进行，但是5天时间把我们原来所学的东西全部串起来了，一下子思路就通了，最后每个人还要上台去讲，也培养了自己的沟通能力和演讲能力，整个项目流程下来，受益匪浅。赵老师原来为世界500强企业做过数据咨询项目的，又是加拿大舒立克商学院的MBA教授，项目经验丰富，确实是国内少有的专家大咖，是决明科技的创始人，也是我现在上班这家公司的项目顾问，多亏了赵老师的悉心指导，让我在成为大数据分析师的学习之路上少走了很多弯路，真的蛮感谢赵老师的，也希望大家在学习的路上都能遇到这样的良师益友。
10、 最后一个建议就是大家还需要学习学习PPT制作和演讲，最近我们项目要陆续交付，每次交付都需要向客户进行讲解，每个人做的部分由自己讲，所以PPT制作和演讲都需要训练，亚历山大。
说了这么多，只能代表我这一年来的经历和感受，也不知道对学弟学妹有没有帮助，反正如果你们想往大数据分析师这个职业发展的话，建议大家一定要从项目入手去学习，工具要学但是不要研究太深，会浪费时间，工作后用起来上手非常快，如果自学没有头绪，培训还是很有必要的，但一定要找专业方面的人进行培训，我觉得我还是非常幸运的，遇到了阿里云以及杭州决明科技的老师们，如果学弟学妹们有这样的想法，可以去了解一下，当时我们是第一批培训的，不知道他们现在还在不在做，他们集训就是从项目入手，跟我现在工作内容十分相似，虽然集训过程很辛苦学的也很累，但收获与影响是巨大的。
我当时集训结束的时候就拿到了两个个公司的OFFER，一个是全球排名前十的游戏营销咨询公司，一个是我现在上班的XX云公司；当时选择的时候其实很痛苦，两个个公司都非常不错，因为我是在阿里云实验班出来的，我还是选择了阿里系的企业。
如愿以偿进入了大数据分析职业，天天做项目，非常开心，我相信我自己能在杭州好好的工作，好好的生活下去，毕业季，也祝小伙伴们能和我一样幸运，找到自己喜欢的工作。
最后感谢阿里云和决明数据科技的老师，同时也推荐想学大数据分析的学弟学妹们去九道门商业大数据分析实训中心，因为专业所以认同。

热心网友 时间：2022-03-30 17:08

1阶段：Java
2阶段：JavaEE核心
3阶段：Hadoop生态体系
4阶段：大数据spark生态体系

热心网友 时间：2022-03-30 20:39

杭州大数据程序员学习课都讲什么？我们之大数据，有的了解的深，有的了解的浅。但大数据技术成果却一直支持着我们的生活，也可以这么说，生活中处处都有大数据的影子，那正在逐步主导我们生活的大数据技术，都需要学习哪些课程内容呢？
给大家说一下，想要成为大数据程序员需要掌握哪些大数据技术知识！

大数据课程大纲（精简版）
阶段一、 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
阶段二、 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
阶段三、 JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
阶段四、 Linux&Hadoopt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
阶段五、 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
阶段六、 Spark生态体系
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）
阶段七、 Storm生态体系
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
阶段八、 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

热心网友 时间：2022-03-31 00:27

那还是蛮多吧，不过可以到这边来看看

热心网友 时间：2022-03-31 04:32

大数据培训课程-加米谷大数据主要包含以下课程：

大数据开发-0基础

· 第一阶段 Java开发· 第二阶段大数据基础· 第三阶段 Hadoop生态体系· 第四阶段 Spark生态系统· 第五阶段项目实战

大数据开发-提高班

· 第一阶段：大数据基础· 第二阶段：Hadoop生态体系· 第三阶段：Spark生态系统· 第四阶段：项目实战

真实项目实战，知识点活学活用，技术体系全程贯穿，简述一个案例（加米谷大数据）

移动基站信号监测大数据

项目描述：

移动通信基站信号数据采集，实时分析及移动信号监测系统。该系统利用移动与联通两家运营商的信令数据，通过对基站信号大数据的实时提取与分析，结合基站信号覆盖模式、信号强弱、覆盖区域等实际情况，实时动态采集及分析监测置信度较高、精度较高的移动基站信号监测系统。

技术运用：

使用hadoop技术体系进行数据的采集、分布式存储，包括HDFS、Hive、Hbase、Meprece等，使用kafka消息数据总线技术，使用Spark技术实现海量数据离线及在线分析等功能。

热心网友 时间：2022-03-31 08:53

Python核心编程

Python核心编程

数据库高级

HTML5前端与移动开发

Web全栈开发

人工智能阶段

热心网友 时间：2022-03-31 13:31

想要成为合格的大数据分析师，就需要精通至少一门数据挖掘(如R语言)或机器学习语言(如Matlab)。有常规算法研究，熟悉Hadoop体系架构，包括Hive、Hbase、MapRece等组件， 精通Hadoop MapRece、YARN计算框架，能解决Hadoop/YARN复杂问题;精通Spring、Hibernate、Junit等Java技术 。
持此之外扣丁学堂还会教导学员学习使用MapRece和SparkStreaming工具进行数据计算和处理。熟悉Java编程语言并能用其编写大数据分析应用程序。

热心网友 时间：2022-03-31 18:26

在这个大数据时代，面对大数据的薪资*，前景*，相信想学习大数据的人已经不在少数了。在学习大数据技术之前，三思而后行才是智者所为。今天千锋小编先解决大家的头一思——大数据工程师培训学费多少。
钱虽然不是万能的，但没有钱却是万万不能的。钱在很多用途上都有着不同的价值，有大有小。有的人花钱享受生活，有的人花钱投资项目，有的人花钱投资自己。每个人都有对钱的使用权，就像对于学习大数据而言，就是花钱给自己投资，为自己的未来投资！
每一个有远见的人都懂得为自己的未来投资，但前提是有价值的投资。大数据工程师培训，对于有志于在互联网行业走技术路线的人来说便是一个非常有价值的投资，但对于不想走大数据技术路线的人来说就是一个失败的投资。在学习每一个技术之前都要考虑的一点是：自己是不是真的想学习这门技术，是不是愿意花心思和时间去在这件事上下功夫，即使在短时间内达不到自己的目标，也是有毅力支撑下去。
如果你已经下定决心学习大数据，并想在大数据行业一展自己的风采，那下面的信息对你肯定是有价值的。
大数据工程师培训学费多少？对与大数据学习是分为线下班和线上班还有视频教程类的，每一种学习方式花费不同，获得效果也不同。
大数据视频教程学习：网上有很多这样或那样的视频教程，从几块到几十再到几百，价格不等。质量参差不齐，有的还是不全的，所以小编认为如果想对以后的自己负责的话，还是绕道而行吧！
大数据线上班学习：对于线上班的学费一般是在几千元不等。线上班的学习，就相当于直播式教学，对自己本身的自制力要求很高，跟上讲师的节奏是关键，这种模式适合有一定基础、一定项目经验的同学学习，能够在一定程度上提升自己的技术能力。应该在该模式下学习，只有理论知识，没有实战项目，对于初学者来说很难掌握到大数据技术的精髓！
大数据线下班学习：全程面授线下班的学习费用在两万左右吧！毕竟越来越多的人开始注重培训的质量，而讲师的成本又是培训企业的主要支出之一，加上企业实战项目的配备和电脑等硬件的提供，更更关键的一点是全程面授的大数据培训班高薪就业率都是很高的，这也是为什么线下班虽贵，但还是备受欢迎的原因！
大数据工程师培训费用多少，相信在千锋小编的详细介绍下，大家已经有了自己的打算，此外小编还有一个建议：学习大数据，试听真的很重要，一来是可以看看自己适不适合学习大数据，再就是看看该大数据培训机构的教学模式是不是合自己的心意。
千锋大数据长达两周的免费试听课程，感兴趣的可以联系小编，为你安排试听！