大数据软件工程师培训课程

大数据需要学什么

大数据开发专业需要学习的内容有8个阶段，你可以按照大数据路线图的顺序学习，选大数据培训机构的时候重点关注机构的口碑，好的大数据培训机构口碑都是不错的，除了口碑再了解机构的师资力量、讲师的水平怎样，实战经验多不多，费用花销，课程体系，课程学习需要多久，课程是不是紧跟着企业的需求，多长时间更新一次等等这些方面都要了解清楚，去实地考察、试听几天，希望你早日学有所成。

Java入门、Java进阶、数据库编程、web应用实战、经典&主流框架、互联网流行技术、互联网解决方案

高级大数据运维课程大纲那家最好 到魔据不错，很注重基础教育，看合不合适。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。 大数据教学大纲，求大神赐教 第一阶段 CORE JAVA （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握） Java基础 数据类型 运算符、循环 算法 顺序结构程序设计 程序结构 数组及多维数组 面向对象 构造方法、控制符、封装 继承 多态 抽象类、接口 常用类 *** Collection、list HashSet、TreeSet、Collection *** 类Map 异常 File 文件/流 数据流和对象流 线程（理解即可） 网络通信（理解即可） 第二阶段 数据结构 关系型数据库 Linux系统操作 Linux操作系统概述 安装Linux操作系统 图形界面操作基础 Linux字符界面基础 字符界面操作进阶 用户、组群和权限管理 磁盘分区管理 文件系统管理 软件包管理与系统备份 Linux网络配置 （主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。） 重点掌握： 常见算法 数据库表设计 SQL语句 Linux常见命令 第三阶段 Hadoop阶段 离线分析阶段 实时计算阶段 重点掌握： Hadoop基础 HDFS MapRece 分布式集群 Hive Hbase Sqoop Pig Storm实时数据处理平台 Spark平台 若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养； 第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求； 前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！ 零基础大数据开发课程大纲哪里正规 这个我知道，可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。 大数据培训课程大纲去哪里学 大数据开发工程师课程体系——Java部分。 第一阶段：静态网页基础 1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性 2、学习HTML表格、表单的设计与制作 3、学习CSS、丰富HTML网页的样式 4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观 5、复习所有知识、完成项目布置 第二阶段：JavaSE+JavaWeb 1、掌握JAVASE基础语法 2、掌握JAVASE面向对象使用 3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用 4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句 5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作 6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用 7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统 第三阶段：前端UI框架 1、JAVASCRIPT 2、掌握Jquery基本操作和使用 3、掌握注解基本概念和使用 4、掌握版本控制工具使用 5、掌握easyui基本使用 6、项目实战+扩充知识：项目案例实战 POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j 第四阶段：企业级开发框架 1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/ 2、熟悉struts2 3、熟悉Shiro、redis等 4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离 以上Java课程共计384课时，合计48天！ 大数据开发工程师课程体系——大数据部分 第五阶段：大数据前传 大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建 第六阶段：CentOS课程体系 CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练 第七阶段：Maven课程体系 Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练 第八阶段：HDFS课程体系 Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练 第九阶段：MapRece课程体系 MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练 第十阶段：Yarn课程体系 Yarn原理介绍:框架组件流程调度 第十一阶段：Hbase课程体系 Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练 第十二阶段：MongoDB课程体系 MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练 第十三阶段：Redis课程体系 Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练 第十四阶段：Scala课程体系 Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala *** 类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练 第十五阶段：Kafka课程体系 Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练 第十六阶段：Spark课程体系 Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战 第十七阶段：Hive课程提体系 体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练 第十八阶段：企业级项目实战 1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台 2、移动基站信号监测大数据 3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台 4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目 以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！ 0基础大数据培训课程共计学习130天。 以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！ 高级大数据开发课程大纲那个最好 魔据条件不错，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。未来一定是大数据时代，现在选择还不迟，只要努力一定会有更好的发展前景，希望你能为有一个好的前程。 包头大数据培训课程大纲有哪些 数据采集、数来据预处理、分布式存自储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等。 大数据没有什么捷径可走，都需要一步步的走，魔据大数据课程简单容易懂，校友都是很热心的，学习互相帮助，学习也会快些。 大数据培训课程大纲有没有什么学习心得谈谈 挺难的说也可能和我没有基础有关吧，但是入门就好了。我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，这是我得到的学习经验，希望对你有帮助。 大数据培训课程大纲要学什么课程 课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等 我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可*** 专业大数据运维课程大纲那个好 要说好的数魔据可以，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。 短期大数据培训课程大纲要学多长时间 根据你需要学习的课程而定，去过魔据条件不错，一班五十人左右还是可以接受的，像有些一百人以上那就有点接受不了了，老师也顾不过来，个人不建议去，可以去实际考察一下。

大数据学什么

一般会学习Java基础、Java核心、Java高级基础、前端基础、Java中级、数据库基础、Linux、Java主流框架技术、大数据进阶等等。

大数据开发工程师的工作，主要就是负责大数据处理各个环节提供相应的支持，包括大数据采集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等，各个环节需要的技术，都是需要系统化地进行学习的。大数据开发工程师学习的课程，包括但不限于以下这些：大数据技术栈：Hadoop、Spark、Storm、Flink等；数据收集：关系型数据收集工具Sqoop与Canel、非关系型数据收集系统Flume、分布式消息队列Kafka；数据存储：数据存储格式、分布式文件系统及分布式数据库；资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper；计算引擎：包括批处理、交互式处理，以及流式实时处理三类引擎，内容涉及MapReduce、Spark 、Impala/Presto、 Storm 等。

大数据开发工程师要学习的课程很多，需要知识面很广。基础包括：第一：JavaSE，大数据的基础之一，不会点Java去搞大数据就是去澡堂不搓背。第二：Python，SQL(主要是查，查询一定要精)，Scala（会基础语法就行）第三：Linux+shell，也可以了解一些网络基础知识第四：数据分析+统计学（用Python去做做简单的数据分析，看看自己有没有对数据的敏感度。同时掌握一些这方面的知识对以后也有好处。）软件类：第一梯队：Hadoop，spark，flink，kafka，zookeeper第二梯队：hbase，hive，Phoenix，kylin，ClickHouse第三梯队：数据迁移工具，文本搜索引擎，数仓建模，数据湖