大数据工程师怎么培训

当下想要成为大数据可视化工程师，想要进军这个行业的人不在少数，而且理科生会居多有点。有些想要学这门技术的文科生就很纳闷，不知道文科生怎么成为大数据可视化工程师，笔者时常收到大家类似的提问留言。电脑培训就详细讲讲，文科生怎么成为大数据可视化工程师，这个话题，解答大家心中的疑问。

1：我们都清楚的，大数据可视化是个技术岗位，那么既然是技术岗，掌握好专业技能就是首要任务。文科生想要成为合格的大数据可视化工程师，就需要熟悉MongoDB、MySQL、Redis、HBase、ElasticSearch等主流数据库;有大数据平台、数据仓库、算法挖掘、机器学习、推荐系统、大数据流处理等相关从业经验，熟悉并理解分布式系统开发。

2：除开以上技能之外，大数据工程师还需要熟悉并理解流式处理流程,掌握分布式环境开发、部署，TB级以上的实时数据流处理开发经验;有基于分布式计算技术(如Hadoop、Spark等)的数据仓库的技术架构设计、数据架构设计成功经验;深入理解Hadoop/Spark生态圈和数据应用二次开发;熟悉分类、回归、聚类等各种机器学习算法等等。

3：当你能够纯熟掌握以上技术的时候，那么找到一份大数据相关的工作是不难的哦!当然，以上技术学起来的难度也还是有的，对于本来就不是很占优势的文科生来讲，想要成为大数据可视化工程师的最好方式就是参加专业的培训。

大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、 ... 大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、复习所有知识、完成项目布置等。 除此之外大数据工程师培训课程有哪些? 大数据工程师培训课程第一部分：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Java PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java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 大数据工程师培训课程第二部分： 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 大数据工程师培训课程第三部分：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() 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 大数据工程师培训课程第四部分：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 大数据工程师培训课程第五部分：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

大大数据开发工程师要学习哪些课程大数据开发工程师要学习哪些大数据开发工程师要学习哪些课程

参加大数据开发培训需要掌握以下几个方向的内容。

阶段一：JavaSE基础核心

1、深入理解Java面向对象思想

2、掌握开发中常用基础API

3、熟练使用集合框架、IO流、异常

4、能够基于JDK8开发

阶段二：Hadoop生态体系架构

1、Linux系统的安装和操作

2、熟练掌握Shell脚本语法

3、Idea、Maven等开发工具的使用

4、Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用

5、Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优

6、Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应

阶段三：Spark生态体系架构

1、Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、RDD编程进阶、累加器和广播变量的使用和原理掌握、Spark SQL的编程掌握和如何自定义函数、Spark的内核源码详解（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优策略

2、DophineScheduler的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行

3、了解数据仓库建模理论，充分熟悉电商行业数据分析指标体系，快速掌握多种大数据技术框架，了解认识多种数据仓库技术模块

4、HBase和Phoenix的部署使用、原理架构讲解与企业级优化

5、开发工具Git&Git Hub的熟练使用

6、Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握

7、ElasticSearch的入门安装部署及调优

8、充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路，以及标签的设计流程及应用，初步了解机器学习算法

9、独立构建功能完全的企业级离线数据仓库项目，提升实战开发能力，加强对离线数据仓库各功能模块的理解认知，实现多种企业实战需求，累积项目性能调优经验

阶段四：Flink生态体系架构

1、熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、Window API 、状态函数、Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等

2、使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标

3、ClickHouse安装、使用及调优

4、项目实战。贴近大数据的实际处理场景，多维度设计实战项目，能够更广泛的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验

5、可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等

6、采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案

阶段五：就业指导

1、从技术和项目两个角度按照企业面试、

2、熟悉CDH在生产环境中的使用

3、简历指导

以上为大数据培训所要掌握的内容，当然也可以尝试自学的。