參加大數據培訓都學習些什么，隨著互聯網在近幾年的飛速發展，大數據頁被越來越多的人所熟知，不管是行內的人還是行外的人都紛紛加入這個行業！于是許多的培訓機構也紛紛崛起，開設相關的培訓課程！作為一個未來的十分有前景的行業。成為大數據工程師無疑是迎接一個很有前景的職業生涯，那么大數據工程師，要學習什么內容呢。

其實說到大數據主要學習的技術，最直接的就是從職位需求入手，但是這樣也會有弊端就是導致學習的東西不會很全面。

查看各大招聘網站，BAT等大廠不同的企業要求員工具備的工作技能也是有所不同的，通過這個我們做了一個簡單的分析總結可以為大家參考一下。

大數據培訓的內容：

大數據培訓有哪些方式

其實隨著社會的進步和互聯網的發展，現在的大數據培訓方式已經產生了多種模式，大體分為視頻學習、線上直播學習、線下面授學習、雙元學習模式幾種方式。大家可以根據自己的自身情況進行選擇適合自己的大數據培訓方式進學習。

大數據培訓課程一般會涉及數據統計、數據倉庫與商務智能技術、機器學習與模式識別、HADOOP技術等。當前，在網易學堂、ucloud課堂、三節課、起點學院等眾多網站上都有在線課程功學習者來學習，有志于從事大數據相關行業的同學都可以去注冊學習。當然，也有很多線下的培訓機構在做大數據這塊的培訓與認證業務。比如：戎易商智、CDA、東華軟件等機構都有大數據分析師、大數據管理師等培訓與認證業務。在高校方面，清華大數據數據科學研究院、北航軟件學院、人民大學統計學院、對外經貿大學等也開設可大數據相關的專業和課程。

以北航軟件學院的大數據技術與應用高端班為例。他們為學員制定的大數課程據包括：基礎課程板塊、應用技能課程板塊、碩士課程板塊。

詳細課程體系如下：

【部分課程描述】

《大數據核心技術》

本課程的目標是使學生了解大規模數據處理常用的技術、算法和應用系統領域的主要現狀，掌握大規模數據處理相關的常用算法，大數據處理系統的設計以及在搜索系統中的大規模數據處理技術，課程中需要學生閱讀大量的相關論文來加深對技術的理解。

《數據采集與管理》

本課程系統講解數據采集的過程、工具、方法，通過一個實例完成對指定任務的數據采集工作，深入剖析網絡爬蟲進行數據采集的過程和策略、如何抓取不同類型的數據和文檔內容以及抓取過程中的優化，教會學生通過一種常見工具完成對指定任務的數據進行采集，并實現本地存儲。

《數據挖掘與數據倉庫》

本課程主要講解數據挖掘和數據倉庫技術的基本原理和應用方法，包括數據倉庫的概念和體系結構、數據倉庫的數據存儲和處理、數據倉庫系統的設計與開發、關聯規則、數據分類、數據聚類、貝葉斯網絡、粗糙集、神經網絡、遺傳算法、統計分析、文本和Web挖掘等。

《機器學習》

本課程分為理論和實驗兩個主要部分：理論部分基于機器學習整體體系結構，從數學理論、直觀理解和編程實現三大方向講授機器學習的各種模型和算法；實踐部分給出實際待解決的問題，由學生自己動手，使用Python或R編程語言利用機器學習算法解決實際問題。通過本課程學生可以理解數據背后的真實含義，理解機器學習在我們生活當中的重要作用，掌握快速發展的機器學習技術。

《自動化數據分析》

本課程以業務數據及其他相關數據為依據，采用一系列專門的分析技術和方法，對企業等經濟組織過去和現在有關營銷活動、投資活動、營運能力和增長能力狀況等進行分析與評價，為企業的經營管理者了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來、做出正確決策提供準確的信息或依據。課程的目標是使學生掌握數據分析在企業經營和價值增值中的實踐和應用方法、數據分析報告的撰寫，便于在工作中實際操作。

北航的大數據技術與應用高端班是支持考取工程碩士的，畢業之后可以拿到北航的畢業證和學位證。一般都是在周末上課，學期2-3年，中間會穿插不少的上機作業課、學術講座、外教英語課等。

希望以上回答對你有幫助。

自己不是學習大數據的，所以借鑒了網絡一個比較不錯的大數據具體內容分享一下子。

第一階段Java語言基礎，此階段是大數據剛入門階段，主要是學習一些Java語言的概念、字符、流程控制等

第二階段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基礎知識，JavaWeb和數據庫，Linux基礎，Linux操作系統基礎原理、虛擬機使用與Linux搭建、Shell 腳本編程、Linux 權限管理等基本的 Linux 使用知識，通過實際操作學會使用。

第五階段 Hadoop 生態體系，Hadoop 是大數據的重中之重，無論是整體的生態系統、還是各種原理、使用、部署，都是大數據工程師工作中的核心，這一部分必須詳細解讀同時輔以實戰學習。

第六階段Spark生態體系，這也是是大數據非常核心的一部分內容，在這一時期需要了解Scala語言的使用、各種數據結構、同時還要深度講解spark的一系列核心概念比如結構、安裝、運行、理論概念等。

尚硅谷大數據培訓項目業務覆蓋電商、在線教育、旅游、新聞、智慧城市等主流行業，全程貫穿項目實戰，課程內容覆蓋前沿技術：Hadoop,Spark,Flink,實時數據處理、離線數據處理、機器學習

對于學習方式還是由一定的了解的，畢竟也是闖蕩過的。

大數據培訓的學習一般可以分為線上和線下倆種大的類型，其次在倆種大的類型下邊又可以分為多種小的類型，下邊就簡單是介紹一下：

線上方式

1、線上直播授課，這樣的方式是通過一些直播授課平臺，老師通過線上遠程的方式為學員進行上課，這個學習方式有個比較不好的地方就是和老師見不到面交流起來比較困難，有時候許多問題表達上邊不如當面交流表達清楚。

2、線上錄播課，這樣的學習方式就是老師提前錄播好的視頻，自己看視頻進行學習，缺點就是遇到問題，解決不夠及時，一般很難找到老師，耽誤學習進度。

線下方式

1、面授課程，這樣的方式目前也是大多數人比教認可學習方式，也是效率相對高的學習方式，優點是可以和老師面對面進行學習，遇到問題可以和老師可以當面溝通及時解決，學習中也可以和同學互相交流學習提升學習效率。缺點就是需要脫產學習5個多月時間比較長，無法自由安排時間。

2、直播課程，和線上直播不同的是線下的直播課是許多同學在一個教室內一起進行學習，通常情況下會有一個老師進行輔導，優點，是遇到問題可以問輔導老師當面解決，缺點是無法和講師面對面溝通，遇到能力差的輔導老師對于有難度的問題解決起來比價復雜可能到畢業都沒有解決。

3、錄播課程，同樣和線上的不同的是線下的錄播課程也是要在班級中進行學習的，培訓機構通過錄播視頻的投放，讓學員進行學習，和直播課程一樣也會有一個輔導老師，這里最重要的一個缺點就是錄播課程很可能是早期的，長時間未有更新，內容陳舊。

4、周末課程，這樣的學習方式一般都是面授，而且只有在周末的時候上課，缺點是容易學了前邊的忘掉后邊的，如果碰到有事情不能學習也比較耽誤課程進度，很難完成學習。優點就是不會耽誤上班，還可以提升自己。

大數據的主要學習內容有哪些？學習的內容有：Java、Linux、Hadoop、Zookeeper、Mysql、Sqoop 、Hive、Oozie、Hbase、Kafka、Spark

1.了解大數據理論要學習大數據你至少應該知道什么是大數據，大數據一般運用在什么領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。2.計算機編程語言的學習。對于零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多數機構都是教JAVA，我們都知道Java是目前使用最為廣泛的網絡編程語言之一。他容易學而且很好用，如果你學習過C++語言，你會覺得C++和Java很像，因為Java中許多基本語句的語法和C++一樣，像常用的循環語句，控制語句等和C++幾乎一樣，其實Java和C++是兩種完全不同的語言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合于各種情況的應用程序。Java略去了運算符重載、多重繼承等模糊的概念，C++中許多容易混淆的概念，有的被Java棄之不用了，或者以一種更清楚更容易理解的方式實現，因此Java語言相對是簡單的。在學習Java的時候，我們一般需要學習這些課程： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與數據庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些課程都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。3.大數據相關課程的學習。學完了編程語言之后，一般就可以進行大數據部分的課程學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要短。大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分布式存儲，以及海量數據分析分布式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。

大數據開發技術無論是在企業發展還是我們生活當中，都能看到它的應用。隨著大數據開發技術發展趨于成熟化，企業對大數據開發人才的需求量也在不斷的增多，想要學習大數據開發技術的小伙伴越來越多。

大數據開發技術相關的知識體系是非常大的，想要學好大數據開發技術所應用到的編程基礎知識是非常復雜且多的，因此有很多小伙伴選擇大數據培訓來學習相關的開發技術知識，那在大數據培訓班該如何進行學習比較好呢？要注重哪幾個方面的學習呢？

1.以用促學

小伙伴在學習大數據開發技術的過程中，要確定自己的發展方向，在學習大數據的時候，以用促學是最為直接和有效的學習方法。這種學習方式不僅僅對在大數據培訓班學習的小伙伴來說是有一定的幫助，對廣大從業者學習也是有一定的指導學習性，這種學習方式不僅能讓小伙伴提高學習效率，還能提升職業價值。

2.注重項目實戰案例練習

項目實戰案例練習對小伙伴學習大數據開發技術有一定的幫助，由于當前大數據技術體系已經趨于成熟了，所以會有很多案例可以參考學習，這個過程能夠積累大量的大數據應用經驗。另外，通過案例來學習大數據，還會積累一定的行業場景知識，這也會增加學習者的大數據落地應用經驗。

3.注重交流

在學習大數據的過程中，初學者往往會遇到很多問題，而在這些問題當中，最為重要的問題就包括學習的方向和脈絡，如果能夠把握住學習大數據的關鍵問題，那么往往會提升學習效率，這就要求初學者要在學習的不同階段多與大數據專家進行交流。

小伙伴在學習大數據開發技術的過程中，不僅僅需要注重基礎知識的不斷積累學習，更要注重項目實戰經驗的積累，在不斷的學習過程中，小伙伴要學會反思與總結，通過交流慢慢培養自身編程思維。尚硅谷大數據培訓是全程面授的線下職業教育培訓機構，老師會以理論實踐相結合的教學方式傳授相關的開發技術知識，同時，培訓班還有相關的大數據視頻供小伙伴下載學習！

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

（內容會比較長，如果是真心想學大數據分析，建議看完，如果只是湊熱鬧，那就隨意）

隨著這次疫情對國內市場的影響，企業數字化轉型迫在眉睫，市場對大數據分析師的需求也遠遠超過了150萬。人才的缺口給很多培訓機構帶來了希望，因此，市面上的大數據教學課程也如雨后春筍般層出不窮，讓人眼花繚亂。

最近在回答知乎上的問題時，很多人都在問，如果要報班學習大數據分析，應該選擇哪個培訓機構比較好，面對這個問題，我無法去評判哪個機構好，哪個機構不好，一般都是建議大家按照自己的學習需求去選擇，總結如下：

首先，確定自己的需求是什么？

在需求下學習的人基本上可以分為兩類：一類人群屬于自己工作中需要一些數據分析類的技能支持，只需要學習Python、SQL等工具類技能就可以滿足需求，但是不能成為專業的大數據分析師；

還有一類是沖著大數據分析師這個崗位去的，這類人對于大數據分析的基本素養要求就會比較高，所要學習的層次也會更高一些。

其次，確定自己應該怎么學？

如果是第一種，只是為了提升工作效率而學習，這種就比較簡單，報哪個班其實都無所謂。

因為現在市面上的培訓機構，95%的培訓機構里面的老師，都是曾經在程序員里面比較牛的人，這種人教會python、SQL這些都是高手。

他們對這些工具的操作可謂是信手拈來，在選擇報班的時候，只要對比價格就行，基本上沒有太大區別。

如果是第2類人群，目標明確找工作的那一類。我建議在報班前先去招聘網站看看，看看現在的企業在招聘大數據分析師時都需要具備哪些能力，去好好領悟一下企業的人才需求是什么。

認真對比后你會發現，只要是真正要找大數據分析師的企業，他們都會在崗位能力里面提及：需要該崗位從業人員擁有用數據幫企業解決某些問題的能力。

假如是一個純小白要轉行大數據分析，可能不太理解什么叫用數據幫企業解決某些問題，只要是工作過的人都知道，不管你是在哪個公司工作，公司看重的是員工解決問題的能力。

其次考慮的才是員工的工具使用情況，所以工具學習是最基礎的，就相當于做平面設計需要會使用最基本的制圖工具是一樣的道理。

但是設計經驗和設計思維，才是決定一個人是否是一位優秀設計師的根本，大數據分析也是一樣的道理。在學習過程中切不可本末倒置，如果是小白需要學習工具使用，那么和第一種人一樣，要么自學，網上的免費教程很多；要么就報班，這種對報班沒有太大要求。

如果是正兒八經要做數據分析師，那我給你如下幾條建議：

學習方式選擇

學習方式無非就是兩種：一種是自學；一種是報班。其實兩種方式都有各自的優缺點，具體如何選擇那因個人情況而定，但是我們可以分析對比一下，方便大家選擇最適合自己的學習方式。

自學

自學的話，學習時間比較自由、不用受到任何約束，可以自己安排時間，而且學習直接支出費用要少很多，但是自學過程中一定要注意項目經驗的積累，不能只學了工具技能卻忘了項目經驗。

因為現在企業招聘都是很看重數據分析師的項目經驗，這個你在隨便一個招聘網站搜索相關招聘信息都能看見企業需求。

所以，在學習的過程中，我建議盡可能地去找從事過或者是正在從事數據分析師的朋友，讓他們能夠“手把手”地帶你去接觸一些真實項目，并且能夠傳授一些項目經驗給你。

只有在自學的過程中注重項目經驗的獲取，在學完后才能更順利地步入大數據分析師這個崗位，如果沒有項目經驗，那就只能從數據清洗、數據統計等基礎性的工作做起，其工資水平可能還沒有現在的收入高。

同時，自學的過程可能會比較枯燥，一個人的學習會比較沒意思，如果不夠自律、信念不夠堅定的話，很可能會中途放棄，來來回回反反復復，學習時長會不可控制。

如果按照正常的自學內容和進度來看，要達到初級的數據分析師水平，大概需要2年的時間。

報班學習

報班學習的話首先是時間上就能縮短很多，2個月就能掌握自學2年才能學到的內容。

當然這個時候選擇什么樣的培訓機構，就要回到我們之前講的學習目標上了。確定是要走大數據分析這條路，那就要去分辨各個培訓機構的課程設計，選擇主要帶著學員做實訓項目的，一定要是做企業真實項目的那種，而不是隨便在網上爬一些數據，讓你去練手的那種。

兩者的區別我會在后面培訓機構選擇中詳細講解。

報班學除了時間縮短之外，培訓班里面會有比較有經驗的大數據分析師帶著你去做項目，積攢項目經驗，避免了你在自學過程中找不到人帶你的尷尬，因為大數據分析對于大數據分析師的項目經驗要求真的很高。

還有一個就是費用的問題，相比于自學，報班學習肯定是要在短期內支出比較多的費用，目前市面上的大數據分析培訓班費用基本上都在2萬左右。

但是你要算一筆時間賬，如果2個月時間能夠掌握大數據分析技能，然后去就業，這樣的情況下一年內，你就可以成為一名比較厲害的大數據分析師，工資也能從8K、9K，在一年內漲到2W左右。

而如果是自學的話，雖然花費沒有這么多，但時間成本是很大的，自學2年，再加上從業過程中慢慢提升，可能5年時間才能達到報班1年的效果。

而且目前大數據應用比較廣泛，發展比較快速的城市對于人才引進都有一定的政策支持，如果選對城市去學習，可能不但不花錢，還能掙一筆。如果要報班，建議研究一下各地的人才引進政策。

以杭州人才引進政策為例，凡是畢業7年內的本科、碩士、博士，只要在杭州就業，就可以一次性分別拿到1W、3W、5W的生活補貼，應屆畢業生拿的更多，同時一些學習機構也是會有一些優惠項目的。這是什么意思呢？舉例說明哈。

如：A是畢業7年內的全日制碩士，繳納2萬元學費在杭州的九道門商業數據分析學院參加完大數據分析實訓班學習后，與杭州市余杭區某家企業簽訂勞動合同，A同學即可領到數據分析實訓基金會的6000元助學金。

同時，杭州市余杭區政府將一次性給予A同學30000元生活補貼。也就是說，A同學在參加完學習后，扣除學費，A同學還能賺16000元。

至于到底要以那種學習方式來學，那就根據個人自己的情況來確定了。

學習課程選擇

（這里會比較啰嗦，但是不羅嗦的話又說不清楚，各位多擔待哈）

其實之前我已經說到了一點點，我相信每一位學習的最終目的就是為了日后工作，沒有人是為了學著玩的。

那么，我們在選擇學習課程的時候，就要選擇最有利于自己就業的課程。我們翻看招聘網站信息，很明顯能看到，幾乎所有企業都是要求有3-5年的項目經驗。

企業要的項目經驗一定是有實戰效果的項目經驗，而不是隨隨便便去網上爬取一些數據做的“練手實驗”。

我之前和一些企業負責人有聊到過這個話題，當時一家做外貿服裝的企業老總就說，他們很需要數據分析師，需要能通過數據分析給出建議的大數據分析師，這些建議能提升他們運營人員的工作效率，進而提升公司營業額。

可是這么久以來，他們招到的“大數據分析師”都是只能處理簡單的數據問題，對于復雜環境下的數據分析無從下手，根本就沒有達到他們對這個崗位的需求，這個崗位一直在換人，但到現在也沒有找到一個真正合適的人。

這就是市場對大數據分析師的需求，聽完后你會發現，公司要的不是一個會python、java、Hadoop、SQL等等工具的“工具人”，他們需要的是一個有思想的數據分析師。

所以，我們在選擇課程的時候，就要分清楚，哪些課程能帶給你市場所需要的東西。

疫情之前，這個課程對于正真思考過自己想要學什么的人來說，還是比較好分辨的，因為市面上99%的培訓機構都是在教大家工具的使用，用1個多月的時間教學員怎么使用python，對于項目實戰并不重視，所以比較容易區分。

但是從年后開始，所有的培訓機構看著市場的變化，都意識到項目實訓才是當先培養大數據分析師的重要因素，因此，幾乎一夜之間，所有培訓機構都推出了所謂的大數據分析實戰課程，這個時候要分辨就稍微有一點點難度了。

這個時候應該如何選擇更好的課程呢？

還是要從企業需求出發去選擇課程。我們都知道，影響一個企業正常運行的因素很多，并不是某一個單個因素就能完全左右這公司的前進方向，但是每一個因素也都不能被忽視。

所以，并不是隨便爬一些數據，去做做單一的數據分析，就能真的達到企業所要的結果。

選課避坑指南

1、選課時不要被培訓機構所謂的龐大數據集所誤導。數據集再大，也是屬于“死數據”，即使把這些數據玩出花來，也沒有企業去驗證你這個數據分析做的到底怎么樣，所有的操作只能是你的老師帶著你去玩。

因為我們都知道，數據是所有公司的秘密，沒有哪家公司會將自己公司的數據給到一個培訓機構，讓培訓機構拿著自家的數據去給學員練手，這個是不符合商業邏輯的。

我們在選擇課程的時候就要去找那種有能力做企業真實數據分析的機構的課程學習，因為這樣你才能從企業真是需要的角度去做數據分析，正兒八經的在學習中積攢項目經驗，學完后自帶經驗光芒，無需從底層做起。

2、選課時不要被授課老師的光鮮背景所迷惑。你一定要相信，在ucloud干了10年的程序員，也比不上一個在小公司正兒八經干了1年的數據分析師。

術業有專攻，雖然寫代碼是數據分析師的基礎技能，但是分析思維才是數據分析師生存與壯大的根本。很多培訓機構都會包裝自己的講師，把自己的講師吹捧的很厲害，其實我們靜下心想想，一個真正有能力的數據分析師怎么可能去一個培訓機構做講師呢？

數據分析師是一個越老越吃香的職業，經驗越足待遇越好，在企業中，不管是從地位還是薪資上來說，都比在一個培訓機構要好的多，一個有能力的數據分析師要受了什么刺激，才會去培訓機構任課呢？

其實，這些培訓機構的講師，基本上以前都是做程序員的，由于程序員這個職業自身的因素，很多程序員在從業5年左右就會出現一些身體上的問題，辭職后專業技能又不能浪費，就會選擇相對輕松一些的培訓機構去任教。

他們的軟件能力絕對是很厲害的，教學員基礎工具使用一點兒問題都沒有，但是回到大數據分析的精髓上來說，有些人可能就是寫了5年代碼，數據分析一點兒都沒有接觸到，對于數據分析的精髓，他們自己也是欠缺的，那又如何去教學生呢？

課程推薦

我對比了很多家機構的課程設計，基本上都是以工具教學為主，同時會用一些數據集去給學員來練手，也就是所謂的實戰課程。

但九道門商業數據分析學院的課程還是不太一樣的，這個課程的設計值得大家花時間去看看，它是一種OBE式教學方式（以結果為導向），課程設計一共分為4個階段，全程需要做數據分析項目的企業參與驗收。

第1階段是通過做項目實戰，帶領學員全程體驗數據分析師在工作中的整個分析流程；

第2階段是通過情景帶入的方式，帶領學員做復雜環境下的項目，培養學員處理復雜環境下的商業分析思維；

第3階段是對前兩個階段的知識點總結，通過前面的兩個項目，教會學員做項目時常用的算法、模型、機器學習等；

第4階段則是企業真實項目的導入，帶領學員去接一個企業的真實項目：去企業開會接項目——了解企業需求——詳細咨詢企業最迫切解決的問題——指標分解——去企業拿數據并簽訂保密協議——數據分析（過程中不斷與企業對接人交流）——可視化制作——PPT與分析報告撰寫——向企業匯報分析結果——企業驗收分析項目。

這整個流程下來，我覺得是目前市場上最貼近于企業需求的學習課程設計。

所以想要學習數據分析師，想要報班學習數據分析師的小伙伴，請認真比對各大機構的課程設計！

為什么九道門商業數據分析學院就能拿到企業的真實數據呢？之前不是說企業數據是企業命脈，不會輕易給培訓機構嗎？

那就要從九道門商業數據分析學院的母公司——杭州決明數據科技有限公司說起，這個母公司本身就是一家專門從事大數據分線咨詢的大數據服務型公司，這樣的公司性質據決定了他們有能力接到企業的真實數據分析項目，同時，九道門商業數據分析學院的老師，也都是其母公司的項目組成員，每一個人都有很強的大數據分析項目經驗。

綜合評判，還是覺得這個課程從課程設置和師資力量來說，都是性價比比較高的。

北京尚學堂大數據8.0課程大綱學習路線圖

想學習大數據的小伙伴注意了，培訓主要有線上和線下結合的方式’，也就是網絡直播課和線下班級授課這兩種方式

第一階段-Linux和高并發
大數據平臺都是在Linux環境下運行的，學習Linux能更好的理解大數據技術和原理
1、Linux 基礎
2、Linux 初級
3、Linux 文本操作
4、Linux 文本分析
5、Linux 管理
6、Linux 安裝管理
7、Linux 高級
8、Linux 腳本編程
9、Linux 腳本案例
10、網絡基礎
11、四層負載均衡
12、Keepalive 高可用
13、Nginx 原理與配置
14、Nginx 反向代理與負載均衡
15、Session 和緩存

第二階段-Hadoop生態體系
zookeeper
HDFS概念
MapReduce
MapReduce案例
Cloudera
Manager
Hue impala
oozie
Redis緩存數據庫

第三階段-大數據數據倉庫階段
數據倉庫基礎
Hive架構
Hive DDL
Hive DML
Hive查詢訪問
Hive安全管理與壓縮
Hbase架構與操作
Hbase壓縮與存儲
Flume
Sqoop
ElasticSearch
Kylin架構與使用

第四階段-Spark計算框架體系階段
什么是程序；
如何配置Java開發環境；
Java編程的過程是怎樣的；
Java有什么物特點；
程序
Scala基礎
Scala高級應用
Spark核心基礎
Spark轉算算子Spark行動算子
Spark持久化算子
Spark核心進階
Spark核心高級
SparkSQL
Kafka分布式消息系統
SparkStreaming

第五階段-機器學習和算法體系
python基礎
python集合與函數
python文件操作
python 設計模式與異常
python數據庫操作、Numpy 模塊、矩陣操作
PySpark 多元線性回歸算法
貝葉斯分類算法
KNN 分類算法 Kmeans 算 法 、Kmeans++算法
TF-IDF算法
邏輯回歸分類算法
決策樹算法
隨機森林算法
推薦系統原理

第六階段-Flink實時計算系統階段
Flink基礎
Flink安裝部署
Flink Api
Flink高級功能
Flink窗口與Time
Flink與Kafka整合

第七階段-平臺架構師課程體系階段Hive優化Hbase 優化Spark核心源碼分析 Spark優化 機器學習優化 Flink源碼分析

隨著大數據在各行各業融合應用的不斷深化，預計2020年中國大數據市場市值將突破10000億元。并且大數據前景好，應用廣泛，工資也高，好多小伙伴都希望進入大數據領域學習，今天就為大家揭曉大數據培訓的內容是什么！

大數據培訓什么？來看這里就對了！

大數據培訓內容如下：

第一階段：零基礎數據倉庫課程

第二階段：Java語言編程

第三階段：Hadoop技術棧

第四階段：項目一在線教育

第五階段：數據微服務接口開發

第六階段：實時生態圈

第七階段：項目二（證券、物聯網任選其一）

第八階段：Spark技術棧

第九階段：項目三（物流、電信任選其一）

大數據培訓方式：

可以選擇線上線下兩種方式啊，還有線上線下相結合的，根據自身需要選擇適合的培訓方式即可！

大數據培訓的內容是什么？近年來，大數據應用越來越廣泛，想要加入大數據行列的人也越來越多，很多小伙伴們的選擇就是通過培訓學大學習大數據，今天就來說說大數據的主要培訓內容是什么？

第一階段：零基礎數據倉庫課程

（線下基礎班課程）

第二階段：Java語言編程

（大數據學習一定要懂一門編程語言哦！Java基礎語法是學習任何編程語言的第一課，學好基礎語法，才能更好的學習后面的課程知識點）

第三階段：Hadoop技術棧（大數據必須技術棧）

第四階段：項目教學-在線教育

第五階段：數據微服務接口開發

第六階段：實時生態圈

第七階段：項目二

第八階段：spark技術棧

想要學習視頻可私信

階段一、0基礎學習打基礎：java語言、 Linux

java可以說是大數據最基礎的編程語言，我接觸的很大一部分的大數據開發都是從Jave Web開發轉崗過來的。

階段二、大數據Hadoop體系

Hadoop是用Java語言開發的一個開源分布式計算平臺，適合大數據的分布式存儲和計算平臺。Hadoop是目前被廣泛使用的大數據平臺，本身就是大數據平臺研發人員的工作成果，Hadoop是目前比較常見的大數據支撐性平臺。

階段三、Scala黃金語言和Spark

Scala和java很相似都是在jvm運行的語言，在開發過程中是可以無縫互相調用的。

Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生態系統，以彌補MapReduce的不足。

階段四、 大數據項目實戰（一線公司真實項目）

數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用

大數據培訓，大數據需要學什么？

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