开学大数据工程师培训

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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。

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+JavaWeb1. 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、新特性、SVN、Maven、easyui4. 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)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、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。

大数据是嵌入式脚本语言，国信安学习的时候一般都是先基础在结合项目学习。什么Linux基础啊，搭建运行环境各种内容，这些都是需要学习的。

大数据工程师要学什么课程？没接触过大数据的人也许不知道大数据工程师是什么，更别说知道大数据工程师要学什么课程了。我们先来说下大数据工程师是做什么的吧。是负责公司互联网数据分析的一个职位，对数据库进行开发和(或)维护，需要具备超强的逻辑思维，精通各种语言，需要有相当好的毅力和耐心。光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段：第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。第二阶段: JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Java核心语法完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。

编程没有捷径可言，或许天赋有点作用，但是不坚持长期练习，开发大脑，是不可能成为高手的。其次，程序语言基本上五花八门，多达上百种，到图书馆看看便知，而且很多软件自带就有一种开发语言，所以一定不可贪多。然后，主流的当然是C系语言，从C到C++到C#或者Java，这是一条基本路线，至于汇编语言除了计算机专业的人，一般不会去接触的。接下来讲讲应用范围：C语言适用于系统开发，比如操作系统，嵌入式编程，单片机编程等，比较底层；C++适用于大型桌面软件开发，几乎所有的大型桌面软件都是用C++开发出来的，由此可见，C++是一个非常强大的语言。C#适用于非计算机专业，以行业应用为主的人，因为不需要掌握太多的技巧，上手快，很受广大非计算机专业的人的欢迎，可以这么说，C#的出现改变了人们对于程序的恐惧，老少皆宜。Java就不用说了，如今风靡全球，适用于网络开发，手机开发，Java是应网络时代而生，所以学Java就是学Web开发，桌面软件还是C++的江上。，建议学习C++或者Java。

大数据培训费用大概需要2万吧，具体需要看你的选择的学习模式，像线上线下课等，如果你是零基础学这种代码技术还是线下班比较合适，因为我也是零基础开始学的，之前也在网上买过视频看，没有基础确实会很困难，学了一段时间觉着没有效果，然后去的光环大数据，跟着全日制线下班学习的，这样有什么问题可以及时找老师解答，得到很快的提升~

参加大数据培训都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。大数据培训的内容：不同的培训机构来说，根据注重的点不同大数据课程内容也有所差异，培训周期也都不大相同。课程内容除开第一阶段学习Java语言基础之外，还要学习HTML、CSS、Java、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。二、基础内容学习对于初学大数据的同学来说尤其是零基础的，感觉大数据比较复杂比较难，很难记住。但是对于大数据学习者而言，对于学员的逻辑思维能力要求较高。三、项目实战训练参加大数据培训学习还有一项内容是必须要注意的，那就是课程内容安排上必须要有大数据开发相关的项目，项目练习是学习的核心，在这个过程中可以让我们更加了解项目制作流程，积累一定的经验，在后边的工作面授中也能应答自如。

第一阶段Java语言基础01Java开发介绍02熟悉Eclipse开发工具03Java语言基础04Java流程控制05Java字符串06Java数组与类和对象07数字处理类与核心技术08I/O与反射、多线程09Swing程序与集合类第二阶段HTML、CSS与JavaScript01PC端网站布局02HTML5+CSS3基础03WebApp页面布局04原生JavaScript交互功能开发05Ajax异步交互06JQuery应用第三阶段JavaWeb和数据库01数据库02JavaWeb开发核心03JavaWeb开发内幕第四阶段Linux基础01Linux安装与配置02系统管理与目录管理03用户与用户组管理04Shell编程05服务器配置06Vi编辑器与Emacs编辑器第五阶段Hadoop生态体系01Hadoop起源与安装02MapReduce快速入门03Hadoop分布式文件系统04Hadoop文件I/O详解05MapReduce工作原理06MapReduce编程开发07Hive数据仓库工具08开源数据库HBase09Sqoop与Oozie第六阶段Spark生态体系01Spark简介02Spark部署和运行03Spark程序开发04Spark编程模型05作业执行解析06Spark SQL与DataFrame07深入Spark Streaming08Spark MLlib与机器学习09GraphX与SparkR10spark项目实战11scala编程12Python编程第七阶段Storm实时开发01storm简介与基本知识02拓扑详解与组件详解03Hadoop分布式系统04spout详解与bolt详解05zookeeper详解06storm安装与集群搭建07storm-starter详解08开源数据库HBase09trident详解第八阶段项目案例01模拟双11购物平台02前端工程化与模块化应用主要都讲这些内容！