大數(shù)據(jù)培訓(xùn)不是你想學(xué)什么就學(xué)什么，那是按照培訓(xùn)的課程來(lái)安排所學(xué)的內(nèi)容，我沒(méi)有去培訓(xùn)過(guò)，我認(rèn)為培訓(xùn)的內(nèi)容肯定多！

大數(shù)據(jù)的知識(shí)體系包括以下幾個(gè)部分：

1，Linux系統(tǒng)管理與Shell編程設(shè)計(jì)，包括Linux 系統(tǒng)管理、Shell 編程設(shè)計(jì)等內(nèi)容。

2，Maven大數(shù)據(jù)自動(dòng)化構(gòu)建、部署工具，包括安裝部署與配置、Maven倉(cāng)庫(kù)、Maven POM等。

3，Hadoop生態(tài)體系，包括HDFS分布式文件系統(tǒng)(海量數(shù) 據(jù)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng) HDFS 原理剖析與實(shí)踐) 、MapReduce分布式計(jì)算模型 (大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算模MapReduce 原理剖析與實(shí)踐) 、Yarn分布式資源管理器 (Hadoop 統(tǒng)一資源管理器Yarn 原理剖析) 、Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù) (分布式協(xié)調(diào)服務(wù)核心組 件 Zookeeper 原理剖析與實(shí)踐) 、Hbase分布式數(shù)據(jù)庫(kù) (分布式數(shù)據(jù)庫(kù) Hbase 原 理剖析與實(shí)踐) 、Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) (分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Hive 原理剖析與實(shí)踐) 、FlumeNG分布式數(shù)據(jù)收集系統(tǒng) (收據(jù)收集系統(tǒng) FlumeNG原理剖析與實(shí)踐) 、Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng) (大數(shù)據(jù)遷移 Sqoop 原理 剖析與實(shí)踐) 、MongDB及Redis等。

4、Spark生態(tài)體系，包括Scala大數(shù)據(jù)黃金語(yǔ)言 (大數(shù)據(jù)黃金語(yǔ)言 Scala語(yǔ)法剖析與應(yīng)用實(shí)踐) 、Kafka分布式總線系統(tǒng) (分布式數(shù)據(jù)總線 Kafka原理剖析與實(shí)踐) 、SparkCore大數(shù)據(jù)計(jì)算基石 (業(yè)界主流大數(shù)據(jù)計(jì)算平 臺(tái) SparkCore 核心原理與實(shí)踐) 、SparkSQL數(shù)據(jù)挖掘利器 (業(yè)界主流大數(shù)據(jù)計(jì)算平 臺(tái) SparkSQL 核心原理與實(shí)踐) 、SparkStreaming 流式計(jì)算 平臺(tái) (業(yè)界主流大數(shù)據(jù)計(jì)算平 臺(tái) SparkStreaming 核心原 理與實(shí)踐) 、SparkMllib機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) (業(yè)界主流大數(shù)據(jù)計(jì)算平 臺(tái) SparkMllib 算法模型原 理與實(shí)踐) 、SparkGraphX圖計(jì)算平臺(tái) (業(yè)界主流大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái) SparkGraphX 核心原理 與實(shí)踐) 等。

加米谷學(xué)院大數(shù)據(jù)課程大綱如下：

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大家都說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)前景好，學(xué)生就業(yè)好，事實(shí)也確實(shí)如此的，但是在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)中大家要注意以下大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)也是需要條件的，不是誰(shuí)都可以學(xué)習(xí)的，當(dāng)然，如果只是愛(ài)好，或者了解的話那就是都可以學(xué)習(xí)的不需要條件，但是要通過(guò)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)找工作的，那就需要符合一定的要求了，首先要滿足的就是學(xué)習(xí)能力，接著是學(xué)歷要大專以上。因外大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容是比較多難度頁(yè)比較大的。接下來(lái)解來(lái)帶大家了解一下大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程內(nèi)容。

1、基礎(chǔ)部分：JAVA語(yǔ)言 和 LINUX系統(tǒng)。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK調(diào)優(yōu)等，覆蓋前沿技術(shù)：Hadoop,Spark,Flink,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、離線數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)。

在這些內(nèi)容中前期的基礎(chǔ)部分的內(nèi)容在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)過(guò)程中是相對(duì)比較容易學(xué)會(huì)的，但是這部分的內(nèi)容是相當(dāng)重要的必須要掌握，基礎(chǔ)部分學(xué)的好不好會(huì)直接導(dǎo)致你在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后期大數(shù)據(jù)技術(shù)部分學(xué)習(xí)的情況。

在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)后期，如果你的前面的基礎(chǔ)部分沒(méi)有學(xué)好，哪后期的大數(shù)據(jù)技術(shù)部分頁(yè)會(huì)學(xué)習(xí)的很差勁，因外這個(gè)階段會(huì)涉及到許多的邏輯思維的東西，比較難掌握，所有就涉及到我們前面說(shuō)的需要的大專以上學(xué)歷的原因了。只有達(dá)到條件，在學(xué)習(xí)中努力一些，把基礎(chǔ)打好，后邊的學(xué)起來(lái)頁(yè)就比較容易了。

2020大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線：

　　大數(shù)據(jù)異常的火熱，大數(shù)據(jù)人才供不應(yīng)求，參加大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)分析師一個(gè)不錯(cuò)的職業(yè)選擇。優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)能讓自己能和大數(shù)據(jù)行業(yè)最前沿的項(xiàng)目、最主流的技術(shù)接觸，這對(duì)你的學(xué)習(xí)成長(zhǎng)非常的重要。

　　大數(shù)據(jù)分析課程大綱

　　第一部分《數(shù)據(jù)分析師基礎(chǔ)理論》

　　大綱簡(jiǎn)介：行業(yè)分析，常用方法，統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，Excel數(shù)據(jù)分析。

　　預(yù)期效果：統(tǒng)計(jì)概率知識(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)，SPSS數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

　　第二部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)

　　大綱簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)知識(shí)，了解SQL/ORACLE操作。

　　預(yù)期效果：熟悉一款數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，能進(jìn)行腳本、存儲(chǔ)過(guò)程編寫等。

　　第三部分《數(shù)據(jù)可視化》

　　大綱簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) Tableau等數(shù)據(jù)可視化的利器預(yù)期效果：掌握對(duì)數(shù)據(jù)的可視化。

　　第四部分《SPSS/SAS數(shù)據(jù)處理技術(shù)》

　　大綱簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)的錄入、整理、清洗、處理、分析、輸出、解讀等。

　　預(yù)期效果：掌握一門專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件，會(huì)使用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及分析。

　　第五部分《數(shù)據(jù)建模分析》

　　大綱簡(jiǎn)介：數(shù)據(jù)建模，方差、回歸、分類、主成份、因子、聚類、多元、時(shí)間序列等數(shù)據(jù)分析模型，數(shù)據(jù)可視化，結(jié)果輸出及解讀。

　　預(yù)期效果：熟悉各模型應(yīng)用環(huán)境，學(xué)會(huì)自行建模分析，獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析工作，并能輸出圖表解讀數(shù)據(jù)現(xiàn)實(shí)意義。

　　第六部分《數(shù)據(jù)挖掘工具》

　　大綱簡(jiǎn)介： R語(yǔ)言， Matlab語(yǔ)言等高級(jí)語(yǔ)言分析建模。

　　預(yù)期效果：熟練掌握 R語(yǔ)言的應(yīng)用

　　第七部分《大數(shù)據(jù)Hadoop的應(yīng)用 》

　　大綱簡(jiǎn)介： Hadoop的構(gòu)架，Hadoop與 R語(yǔ)言的結(jié)合

　　第八部分《案例分析及業(yè)務(wù)應(yīng)用》

　　大綱簡(jiǎn)介：電信，金融，電商，零售等實(shí)際案例分析；BI、文本挖掘、大數(shù)據(jù)、智慧城市等前沿技術(shù)。

　　預(yù)期效果：通過(guò)真實(shí)案例舉一反三，熟悉整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程；了解前沿技術(shù)，增強(qiáng)業(yè)務(wù)與技術(shù)對(duì)接能力。

　　第九部分編程語(yǔ)言

　　預(yù)期效果對(duì)其所學(xué)過(guò)的編程語(yǔ)言進(jìn)行強(qiáng)化，初步達(dá)到企業(yè)工作要求。

近幾年，大數(shù)據(jù)這個(gè)詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)公司的戰(zhàn)略規(guī)劃中，同時(shí)也在我國(guó)國(guó)務(wù)院和其他國(guó)家的政府報(bào)告中多次提及，大數(shù)據(jù)無(wú)疑成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)世界中的新寵兒。

大數(shù)據(jù)給大多數(shù)人的感覺(jué)是，專業(yè)性強(qiáng)，操作繁瑣，完全屬于“高大上”的技術(shù)。好奇的人或許只會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索了解了一些甚至都談不上皮毛的東西連概念都說(shuō)不上來(lái)，而有一些人則看到了大數(shù)據(jù)帶來(lái)的機(jī)遇，想通過(guò)專業(yè)的培訓(xùn)來(lái)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，投身大數(shù)據(jù)行業(yè)讓大數(shù)據(jù)為自己所用為自己帶來(lái)利益和價(jià)值。

那么，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)什么呢？光環(huán)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)敢負(fù)責(zé)任的說(shuō)，行業(yè)真正大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，82%主講都是hadoop生態(tài)體系、spark生態(tài)體系、storm實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)。市面所謂“大數(shù)據(jù)”培訓(xùn)機(jī)構(gòu)85%基本講的都是JAVA/PHP數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)，而真正的大數(shù)據(jù)課程含量居然不超過(guò)15%！

害怕了吧？顫抖了吧？想去學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)一定要看準(zhǔn)了靠譜的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，還要看大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的課程！光環(huán)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)是國(guó)內(nèi)首家上市的知名大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程分階段進(jìn)行教學(xué)逐步深入。課程一階段：Java核心開(kāi)發(fā)；課程二階段：JavaEE課程大綱；課程三階段：Linux精講；課程四階段：Hadoop生態(tài)體系；課程五階段：Storm實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)；課程六階段：Spark生態(tài)體系；課程七階段：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。下面簡(jiǎn)單介紹下大數(shù)據(jù)培訓(xùn)必學(xué)的hadoop、spark生態(tài)體系、storm實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)。

Hadoop生態(tài)體系

Hadoop 是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，由Apache基金會(huì)開(kāi)發(fā)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱HDFS。

Hadoop “�！庇啥鄠�(gè)組件組成。包括：

1· Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）：所有Hadoop集群的默認(rèn)存儲(chǔ)層;

2· 名稱節(jié)點(diǎn)：在Hadoop集群中，提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置以及節(jié)點(diǎn)失效信息的節(jié)點(diǎn)。

3· 二級(jí)節(jié)點(diǎn)：名稱節(jié)點(diǎn)的備份，它會(huì)定期復(fù)制和存儲(chǔ)名稱節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，以防名稱節(jié)點(diǎn)失效。

4· 作業(yè)跟蹤器：Hadoop集群中發(fā)起和協(xié)調(diào)MapReduce作業(yè)或數(shù)據(jù)處理任務(wù)的節(jié)點(diǎn)。

5· 從節(jié)點(diǎn)：Hadoop集群的普通節(jié)點(diǎn)，從節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并且從作業(yè)跟蹤器那里獲取數(shù)據(jù)處理指令。

Spark生態(tài)體系

Spark 是一種與 Hadoop 相似的開(kāi)源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話說(shuō)，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。

Spark 是在 Scala 語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對(duì)象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。

Storm實(shí)時(shí)開(kāi)發(fā)

Storm是一個(gè)免費(fèi)并開(kāi)源的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無(wú)限的數(shù)據(jù)流，像Hadoop批量處理大數(shù)據(jù)一樣，Storm可以實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)。Storm簡(jiǎn)單，可以使用任何編程語(yǔ)言。

Storm有如下特點(diǎn)：

編程簡(jiǎn)單：開(kāi)發(fā)人員只需要關(guān)注應(yīng)用邏輯，而且跟Hadoop類似，Storm提供的編程原語(yǔ)也很簡(jiǎn)單

高性能，低延遲：可以應(yīng)用于廣告搜索引擎這種要求對(duì)廣告主的操作進(jìn)行實(shí)時(shí)響應(yīng)的場(chǎng)景。

分布式：可以輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量大，單機(jī)搞不定的場(chǎng)景

可擴(kuò)展： 隨著業(yè)務(wù)發(fā)展，數(shù)據(jù)量和計(jì)算量越來(lái)越大，系統(tǒng)可水平擴(kuò)展

容錯(cuò)：?jiǎn)蝹�(gè)節(jié)點(diǎn)掛了不影響應(yīng)用

消息不丟失：保證消息處理

大數(shù)據(jù)其實(shí)只是一門統(tǒng)計(jì)學(xué)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析可以得出事物的規(guī)律特點(diǎn)，但是不同的統(tǒng)計(jì)方式和不同的分析角度，會(huì)有不同的規(guī)律和特點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)？沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)，也沒(méi)有必要，這種培訓(xùn)是忽悠人的而已。因?yàn)橥�一份�?shù)據(jù)拿到不同的人手上，會(huì)有不同的結(jié)果，我想不明白里面能培訓(xùn)什么？

大數(shù)據(jù)放在一般人手中沒(méi)有太多的意思，讓你分析，你也說(shuō)不出個(gè)一、二、三、來(lái)，說(shuō)出來(lái)也是膚淺的。

能真正從大數(shù)據(jù)中得出有價(jià)值的東西，都是一些行業(yè)精英，但即使是行業(yè)精英他們看到的東西也不一定具有很高的價(jià)格，至多就是對(duì)他所在的行業(yè)具有參考價(jià)值。

大數(shù)據(jù)只能放在能夠統(tǒng)籌全局的人手里，才能發(fā)掘出它的最大價(jià)值，一個(gè)普通人去培訓(xùn)什么大數(shù)據(jù)？一個(gè)能統(tǒng)籌全局的人會(huì)這么容易培訓(xùn)出來(lái)？如果這樣的話，全世界都亂透的。因?yàn)檫@種情況下，心理上較量將會(huì)成為世界上主流的斗爭(zhēng)方式，那么這個(gè)時(shí)候，心理研究學(xué)將會(huì)成為主流。

大數(shù)據(jù)能培訓(xùn)什么？培訓(xùn)統(tǒng)計(jì)？培訓(xùn)分類？培訓(xùn)分析方法？得了吧！這些東西每個(gè)人都會(huì)有自己的方法。眼界決定價(jià)值，思維決定深度。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的話，推薦弄去看看北京的尚硅谷，我就是在學(xué)出來(lái)，但是學(xué)習(xí)這東西還得看自己，怎么去學(xué)，怎么去敲代碼，學(xué)習(xí)的能力很重要的，

其實(shí)所有的教學(xué)都是在教你思維方式和邏輯推理，因?yàn)楝F(xiàn)在的住信息發(fā)展太快了，教學(xué)肯定會(huì)落后市場(chǎng)的，所以要做的是掌握基礎(chǔ)的思維架構(gòu)和方法，其他都是靠實(shí)踐總結(jié)得出寶貴的經(jīng)驗(yàn)。

現(xiàn)在國(guó)內(nèi)做大數(shù)據(jù)比較好的就是阿里云，這個(gè)就牛逼了。他們有服務(wù)商，你可以去那培訓(xùn)�？梢钥及⒗镌频恼J(rèn)證證書。杭州下沙那邊好像就有一個(gè)，應(yīng)該是華信智原。

要雪java、R語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)建模、爬蟲(chóng)等等，你可以杭州華信智原的網(wǎng)站看看。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，讓更多的人有多更多的選擇。海牛學(xué)院大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)課程大綱如下：為了讓更多小白不看糊涂了，牛牛把課程大綱做成圖形容易理解一些。