大数据通信工程师培训

大数据培训班系统学习开发技术知识的培训周期是5个月到6个月的时间。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。在大数据培训班学习开发技术时，需要学习一些java、Python等编程基础知识包括算法、框架等知识，在后续过程中是需要学习Linux系统操作、学习搭建Hadoop平台和Spark平台等大数据开发相关技术知识。在【大数据培训班】学习开发技术知识，除了学习开发技术基础知识之外，还需要练习一些企业级项目实战案例，让学生在学习开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验，锻炼学习在公司项目实战中解决问题的方法。培训结束之后，能够达到初级开发工程师的技术水平，不过学生在选择大数据培训班的时候，一定要选择适合自己，靠谱的大数据培训班来学习。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据培训时间的相关信息，推荐咨询【达内教育】。作为国内IT培训的领导品牌，达内的每一名员工都以“帮助每一个学员成就梦想”为己任，也正因为达内人的执着与努力，达内已成功为社会输送了众多合格人才，为广大学子提供更多IT行业高薪机会，同时也为中国IT行业的发展做出了巨大的贡献。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

大数据培训面授起码要半年的时间，机构和机构学习的时间可以能有差异大体上都是半年，希望对你有所帮助。

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~

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大数据学习分以下3种情况一、自学。学习能力强有一定开发基础的可以尝试自学，虽然有点难，但是还是有一些学习能力强的学生可以通过自学成材的，自学一般都是根据自身碎片化时间进行学习，时间会拉的比较长。自学的优点：是可以省下一笔学费，而且不占用自己的工作时间。自学的缺点：遇到问题难以解决，无老师辅导。无真实企业项目可以实训二、企业内部学习。企业内部培养可造之材，由技术人员带，学习时间视企业情况而定。优点：上手快，有人带，无需支付费用缺点：机会少，大多数学生没有这样的机会三、线下培训学习。线下培训学习时间5-6个月。可能有学生问为什么没有线上培训学习呢？对于学习大数据技术目前线上培训无法保证学生的学习质量，如果你能够在线上学会大数据技术的话，那么你就不需要培训了，通过自学就可以了！因为你属于学习能力强的那一小部分人

如需大数据培训推荐选择【达内教育】，大数据学习课程如下：1、Java语言基础：大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。【Java语言】基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。2、HTML、CSS与Java：网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。3、Linux系统和Hadoop生态体系：大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面，Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、外理、分析、统计等业务。4、分布式计算框架和SparkStrom生态体系：有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都看着极大的优越性，可以对大数据进行综合外理：实时数据流外理，批处理和交互式查询。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。秉承“名师出高徒、高徒拿高薪”的教学理念，是达内公司确保教学质量的重要环节。作为美国上市职业教育公司，诚信经营，拒绝虚假宣传是该机构集团的经营理念。该机构在学员报名之前完全公开所有授课讲师的授课安排及背景资料，并与学员签订《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

要想成为一名大数据工程师，需要培训的内容有Java语言基础、 HTML、CSS与Java、JavaWeb和数据库以及storm技术架构体系等等，接下来给大家具体的分享一下大数据工程师培训内容及就业前景，供大家参考。

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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。