大數據培訓課程

Ⅰ 大數據學習需要哪些課程

主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統內計分析、高等數學、Python編程容、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等

Ⅱ 有哪些好的大數據培訓課程

在當地看看有什麼相關的培訓學校
具體咨詢吧還是
每個學校的課程內容都是不一樣的
這是三點共圓的大數據課程方向
你可以了解一下
基礎部分
主要技能：
JavaSE、Linux操作基礎、資料庫、JSP、Servlet、JSP+Servlet+JDBC企業級項目介紹
Hadoop大數據階段
主要技能：
初識Hadoop、HDFS體系結構和Shell以及Java操作、詳細講解MapRe
ce、MapRece案
Hive/HBase資料庫
主要技能：
數據倉庫Hive、分布式資料庫HBase
Storm流式計算
主要技能：
全面掌握Storm內部機制和原理，Redis緩存系統課程大綱、Kafka課程、Storm實時數據處理
Spark內存計算
主要技能：
Scala課程、Spark大數據處理、Spark
Streaming實時計算實時數據處理
項目評審與就業服務
主要技能：
通過綜合項目評審，掌握面試技巧，綜合項目評審、就業常見問題的解決

Ⅲ 哪裡的大數據培訓課程比較好

第一個問題：大數據好不好學？
總結了一下幾種情況，供參考。
1.對於有開發經驗的同學來說，學大數據還是比較容易的，比如你現在是做JAVA開發的，那麼你轉行大數據做JAVA大數據開發，只需要把大數據框以及相關大數據技術學到，再輔以一定的項目練習，基本就可以幹活了；如果你現在是做的Python開發，同樣你也只需要學好大數據框架以及相關技術，再輔以相關項目就可以從事Python大數據開發了。
2.如果你是零基礎，學習能力一般，在理解概念會稍微慢一點，比如學到JAVA面向對象的時候，這部分同學就比較懵了，但是只要肯付出，願意多問，願意去琢磨，也能得到理想的結果。
3.零基礎學習能力很強，比如畢業於211、985高校，相對來說，學起來就比較輕松。在我們的大數據培訓班，50%以上都是這樣的學生，不得不說，學習能力強，學啥都快，不光是編程。
第一種有開發經驗，他們會去主動學習；第三種學習能力強，他們相信自己能學會。但第二種他們缺乏自信，也是比較猶豫的一部分人。
三種人中，也以第二種學生居多。如果想轉行，三點建議，可供參考。
1.不要猶豫，先學。先找學習資料，從零開始學，只有你真的開始去學了，才能知道好不好學。
2.統招本科學歷，學大數據，找大數據開發工作。目前一線城市的企業，對大數據開發工程師的學歷要求都是本科。
3.大專學歷，學JAVA，找JAVA開發工作。學歷不夠，先把JAVA學好，找一份JAVA開發工作，如果對大數據感興趣，可做2年JAVA開發後，再轉大數據，用開發經驗來彌補學歷的短板。
希望對你有幫助~

Ⅳ 零基礎大數據培訓課程有哪些

一、基礎部分：JAVA語言 和 LINUX系統

二、數據開發:

1、數據分析與挖掘

一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。學習Python、資料庫、網路爬蟲、數據分析與處理等。

大數據培訓一般是指大數據開發培訓。

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。

2、大數據開發

數據工程師建設和優化系統。學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、Docker容器引擎、ElasticSearch、並發編程等；

課程學習一共分為7個階段：

7

Ⅳ 大數據培訓課程好學嗎

世界上沒有難學的知識有沒有難以教授的學生。這實際上是一個心態的問題，所謂世上無難事，只怕有心人。大數據方向很多：1、大數據開發；2、大數據分析；3、大數據可視化

目前大數據培訓機構提供的課程大約有兩種：一是大數據開發，二是數據分析與挖掘。以我的經驗來看，大數據開發相對會比較難一點，在我這里的學生認為。大數據的知識點很多，技術體系復雜，需要很認真的學習。大數據培訓一般指大數據開發，不需要數學和統計學基礎的，大數據分析需要數學和統計學基礎。

Ⅵ 大數據培訓課程大綱要學什麼課程

課綱不一樣，看是大數據開發還是大數據分析了，我學的大數據分析可視化，學的主要有Python入門、sql、oracle、tableau、帆軟、Informatica、Excel等等
我剛出來半年，視頻錄播可能還不算落後，有視頻可***

Ⅶ 大數據培訓班學哪些課程

大數據培訓班比較好的就是千鋒了，最近更新了大數據人工智慧課程，後期有項目實戰，找個高薪的工作沒問題。

Ⅷ 大數據培訓課程哪裡比較好

相信在IT領域發展的同學對大數據很熟悉。大數據編程語言排行中一直處於領先地位，這可以直接體現大數據的重要。
隨著大數據的普及，越來越多的人了解大數據，企業也會對求職者提出更高的要求，他們想招聘一些能馬上開始工作的人，所以往往會招聘一些有項目開發經驗的人。這就是為什麼那麼多計算機專業的大學生找不到工作，所以越來越多的大學生會選擇在畢業前後參加一些專業的大數據培訓課程，以增加他們的實踐經驗。只有增強自己的力量，才能立於不敗之地。
大數據培訓機構哪家比較好？判斷大數據培訓機構好與壞主要看以下幾個方面
1.看教學課程內容
學習大數據技術，最主要是與時俱進，掌握的技術點能夠滿足時下企業的用人需求。而想要了解一家培訓機構所提供的課程是否新穎，也可以去機構的官網上看看，了解自己想學習的學科的課程大綱。看看學習路線圖是如何安排的，有沒有從零到一的系統搭建，是不是有強化實訓、實操的比重，有盡量多的項目實戰。因為企業對大數據從業者的技術能力和動手實戰能力要求較高。
2.看師資力量
因為大數據開發技術知識的專業性很強，如果盲目去學很容易走進誤區。相反，有講師帶領，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。畢竟現在這個時代只要多跟別人交流才能獲得更多更有價值的信息，初學者千萬不能閉門造車。
3.看口碑
行業內口碑比較好，學生對培訓機構比較認可，這種機構把精力放在了學生身上的機構，才是做教育的應有態度。
4.看就業情況
以學生就業為目標的培訓機構現在才是最主要的。要知道就業也是教學成果的體現，沒有好的教學保證是做不到好的就業的。
5.上門免費試聽
試聽是為了更好的去感受培訓機構的課程內容、講課風格、班級氛圍等，同時也能通過和班上在讀同學進行交流，更進一步去了解這家培訓機構各個方面是否符合自己的需要。

Ⅸ 大數據培訓課程都學什麼

基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原專理，YARN介紹及組件介屬紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。

大數據分析的幾個方面：
1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法。
3、預測性分析：從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理：能夠保證分析結果的真實性

Ⅹ 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。