导航:首页 > 培训大全 > 2017年大数据培训计划

2017年大数据培训计划

发布时间:2021-02-23 00:27:05

① 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,学的主版要有Python入门、权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***

② 大数据学习入门规划

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他(数据挖掘本质算是机器学习,不过和数据相关,也可以理解为大数据的一个方向吧)
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐(书籍、博客、网站)
一、大数据工程师的技能要求总结如下:
必须技能10条:01.Java高级编程(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop(此处指HDFS+MapRece+Yarn )04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )进阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径
第一阶段:
01.Linux学习(跟鸟哥学就ok了)
02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》
第二阶段:
03.Hadoop (董西成的书)04.HBase(《HBase权威指南》)05.Hive(《Hive开发指南》)06.Scala(《快学Scala》)07.Spark (《Spark 快速大数据分析》)08.Python (跟着廖雪峰的博客学习就ok了)
第三阶段:对应技能需求,到网上多搜集一些资料就ok了,我把最重要的事情(要学什么告诉你了),剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课,相反的话就自己看书。
三,学习资源推荐:01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆(技术博客)06.CSDN,51CTO 07.至于书籍当当、京东一搜会有很多,其实内容都差不多
那么如何从零开始规划大数据学习之路!
大数据的领域非常广泛,往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多,这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路,提供帮助。

③ 2017年大数据产业将迎来哪些变化

2017年大数据的变化个人认为将主要在如下几点:
1.物联网(IoT)
公司日益期望从所有数据中获得价值,企业组织将不得不改动技术,以便与物联网数据衔接起来。这在数据治理、标准、健康保障、安全和供应链等方面带来了无数新的挑战和机遇。
物联网和大数据是同一枚硬币的两面,数十亿与互联网连接的“物件”将生产大量数据。然而,这本身不会引发另一场工业革命,不会改变日常的数字化生活,也不会提供拯救地球的预警系统。来自设备外部的数据才是企业让自己与众不同的方面,结合上下文来捕获和分析这种类型的数据为公司带来了新的发展前途。
2.深度学习
深度学习主要用于从大量未标记/未监督的数据当中学习,因而对于从大数据中提取有意义的标识和模式颇具吸引力。比如说,它可以用来识别许多不同类型的数据,比如视频中的形状、颜色和对象,或者甚至是图像中的猫,就像谷歌研制的一个神经网络在2012年所做的那样。因此,企业可能会看到更多的注意力投向半监督式或未监督式训练算法来处理进入的大量数据。
3.内存中分析
不像常规的商业智能(BI)软件对存储在服务器硬盘上的数据运行查询,内存中技术查询的是载入到内存中的信息,这可以通过减少或甚至消除磁盘输入/输出瓶颈来显著提升分析性能。就大数据而言,正是由于TB级系统和大规模并行处理,让内存中分析技术更令人关注。
在现阶段,大数据分析的核心其实是发现数据。要是没有毫秒级延迟,面对数百万次/数十亿次的迭代,运行迭代以查找数据点之间的关联就不会成为现实。在内存中处理的速度比磁盘上处理要快三个数量级。
4.云计算
混合云和公共云服务越来越受欢迎。大数据成功的关键是在弹性基础设施上运行(Hadoop)平台。我们会看到数据存储和分析趋于融合,带来新的更智能的存储系统,它们将经过优化,用于存储、管理和排序庞大的PB级数据集。展望未来,我们可以预计会看到基于云的大数据生态系统将继续迎来发展,不仅仅局限于“早期采用者”。
5.Apache Spark
Apache Spark在点亮大数据。流行的Apache Spark项目提供了Spark Streaming技术,通过主要采用一种在内存中微批量处理的方法,近实时地处理数据流。它已从Hadoop生态系统的一部分,变成许多企业青睐的一种大数据平台。

④ 大数据培训到底是培训什么

大数据培训,目前主要有两种:

1、大数据开发

数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学版习、权Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等;

2、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗,执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

⑤ 大数据培训内容,大数据要学哪些课程

java

数据结构、关系型数据库、linux系统操作

hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算

⑥ 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集合类、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!

⑦ 大数据学习需要哪些课程

主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分版析、高等数学、权Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等

⑧ 大数据培训课程安排有哪些,深圳大数据培训哪家好

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

大数据

Java :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据基础。


Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。


Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapRece是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。


Zookeeper:这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。


Mysql:我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。


Sqoop:这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。


Hive:这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。


Oozie:既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那一大堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。


Hbase:这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。


Kafka:这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了,因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。


Spark:它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

⑨ 大数据培训课题有哪些

大数据培训的话分开发方向和运维方向,主要包括前端、java、数据库、大数据自身的一些课程

阅读全文

与2017年大数据培训计划相关的资料

热点内容
海神号最后谁活了 浏览:707
供热企业培训计划与实施方案 浏览:202
穿越大唐推倒祝玉妍 浏览:480
重生军嫂有空间生双胞胎 浏览:260
大学集体活动策划方案书 浏览:554
平顶山市互通电子商务有限公司 浏览:107
远教管理员系统培训方案 浏览:50
申办幼儿园策划方案例文 浏览:110
江怀演员个人简介 浏览:317
国产抗日老电影700部 浏览:904
上海康然电子商务有限公司 浏览:377
乡镇房屋营销方案 浏览:973
促销活动结束前短信 浏览:165
华邑品牌数字营销集团 浏览:165
免费蓝光1080p电影完整版 浏览:265
个人电子商务有哪些网络营销手段 浏览:151
深圳市百事泰电子商务 浏览:366
我是做电子商务的英文怎么说 浏览:234
电影《夏宫》在线观看 浏览:1
电子商务与商务智能专业介绍 浏览:942