大数据入门培训课程

培训课程如下：一、大数据前沿知识及hadoop入门零基础入门，了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置二、Hadoop部署进阶熟练掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析三、Java基础了解java程序设计的基本思想，熟练利用eclipse进行简单的java程序设计，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程四、MapReduce理论及实战熟悉MapReduce的工作原理及应用，熟悉基本的MapReduce程序设计，掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目五、hadoop+Mahout大数据分析掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景，熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析六、Hbase理论及实战掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景七、Spark大数据分析Spark、Hive的安装、配置及使用场景，熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析八、大数据学习综合知识储备统计学：多元统计分析、应用回归计算机：R、python、SQL、数据分析、机器学习matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的，前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势，后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀，相互补助可以取长补短。

第一阶段：大数据技术入门1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。第二阶段：海量数据高级分析语言Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的操作。第三阶段：海量数据存储分布式存储1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际操作才能熟练。第四阶段：海量数据分析分布式计算1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。第五阶段：考试1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能认证书。上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。

hadoop等学费不到两万吧，不推荐培训，大数据前景可能还好点，但是java不一样，培训很水，对于java而言竞争越来越激烈，不管科班应届生还是转行培训的，没两三年经验包装都不好入职了现在，学历也是一关，也比较水，技术不强的也很多，培训机构意味着时间和金钱的大量成本，斟酌下吧

对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。

第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。

第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。

第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。

第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。

2021大数据学习路线图：

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。

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

如需学习大数据，推荐选择【达内教育】，大数据的基础课程有以下这些：第一阶段：大数据技术入门，前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍【大数据技术培训课程】，概要介绍。第二阶段：海量数据高级分析语言，Scala是一门多范式的编程语言，介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数。第三阶段：海量数据存储分布式存储HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。第四阶段：海量数据分析分布式计算HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。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】。达内与阿里、Adobe、红帽、ORACLE、微软、美国计算机行业协会（CompTIA）、百度等国际知名厂商建立了项目合作关系。共同制定行业培训标准，为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可，让达内学员更具国际化就业竞争力。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。