大數據工程師雲課堂

Ⅰ 大數據工程師需要學哪些技術

一、大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

二、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

三、大數據儲存

大數據每年都在激增龐大的信息量,加上已有的歷史數據信息,對整個業界的數據存儲、處理帶來了很大的機遇與挑戰.為了滿足快速增長的存儲需求,雲存儲需要具備高擴展性、高可靠性、高可用性、低成本、自動容錯和去中心化等特點.常見的雲存儲形式可以分為分布式文件系統和分布式資料庫。其中,分布式文件系統採用大規模的分布式存儲節點來滿足存儲大量文件的需求,而分布式的NoSQL資料庫則為大規模非結構化數據的處理和分析提供支持。

四、大數據清洗

MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算，”Map(映射)”和”Rece(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統中。隨著業務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監控。

關於大數據工程師需要學哪些技術，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅱ 奈學教育大數據課程怎麼樣

通過分析源碼深入理解技術原理，對多樣化數據處理進行全新剖析，奈學教育《大數據資深研發工程師》由大廠數據項目沉澱架構能力進行課程擴展。

Ⅲ 大數據雲計算可以學習么

當然可以學！大數據課程難度大，有本科學歷要求！雲計算相對簡單，但也需專要大專學歷！

大數據學習內屬容主要有：

①JavaSE核心技術；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

北大青鳥中博軟體學院主教學樓

Ⅳ 大數據開發工程師要學習哪些課程

1.大數據工程師工作中會做什麼？

集群運維：安裝、測試、運維各種大數據組件
數據開發：細分一點的話會有ETL工程師、數據倉庫工程師等
數據系統開發：偏重Web系統開發，比如報表系統、推薦系統等
這裡面有很多內容其實是十分重合的，下面大致聊一下每一塊內容大致需要學什麼，以及側重點。
2.集群運維
數據工程師，基本上是離不開集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有專門的運維幫你搞定，新組件的引入一般都要自己來動手的。
因此這就要求數據工程師了解各種大數據的組件。
由於要自己的安裝各種開源的組件，就要求數據工程師要具備的能力： Linux 。要對Linux比較熟悉，能各種自己折騰著玩。
由於現在的大數據生態系統基本上是 JVM系的，因此在語言上，就不要猶豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要學的很深，Scala就看情況了。
3. ETL
ETL在大數據領域主要體現在各種數據流的處理。這一塊一方面體現在對一些組件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapRece;另一方面就是編程語言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。
4.系統開發
我們大部分的價值最後都會由系統來體現，比如報表系統和推薦系統。因此就要求有一定的系統開發能力，最常用的就是 Java Web這一套了，當然Python也是挺方便的。
需要注意的是，一般數據開發跑不掉的就是各種提數據的需求，很多是臨時和定製的需求，這種情況下， Sql就跑不掉了，老老實實學一下Sql很必要。
如何入門？
前面提到了一些數據工程師會用到的技能樹，下面給一個入門的建議，完全個人意見。
1.了解行業情況
剛開始一定要了解清楚自己和行業的情況，很多人根本就分不清招聘信息中的大數據和數據挖掘的區別就說自己要轉行，其實是很不負責的。不要總是趕熱點，反正我就是經常被鄙視做什麼大數據開發太Low，做數據就要做數據挖掘，不然永遠都是水貨。
2.選擇學習途徑
如果真是清楚自己明確地想轉數據開發了，要考慮一下自己的時間和精力，能拿出來多少時間，而且在學習的時候最好有人能多指點下，不然太容易走彎路了。
在選擇具體的學習途徑時，要慎重一點，有幾個選擇：
自學
報班
找人指點
別的不說了，報班是可以考慮的，不要全指望報個輔導班就能帶你上天，但是可以靠他幫你梳理思路。如果有專業從事這一行的人多幫幫的話，是最好的。不一定是技術好，主要是可溝通性強。
3.學習路線
學習路線，下面是一個大致的建議：
第一階段
先具備一定的Linux和Java的基礎，不一定要特別深，先能玩起來，Linux的話能自己執行各種操作，Java能寫點小程序。這些事為搭建Hadoop環境做准備。
學習Hadoop，學會搭建單機版的Hadoop，然後是分布式的Hadoop，寫一些MR的程序。
接著學學Hadoop生態系統的其它大數據組件，比如Spark、Hive、Hbase，嘗試去搭建然後跑一些官網的Demo。
Linux、Java、各種組件都有一些基礎後，要有一些項目方面的實踐，這時候找一些成功案例，比如搜搜各種視頻教程中如何搞一個推薦系統，把自己學到的用起來。
第二階段
到這里是一個基本的階段了，大致對數據開發有一些了解了。接著要有一些有意思內容可以選學。
數據倉庫體系：如何搞數據分層，數據倉庫體系該如何建設，可以有一些大致的了解。
用戶畫像和特徵工程：這一部分越早了解越好。
一些系統的實現思路：比如調度系統、元數據系統、推薦系統這些系統如何實現。
第三階段
下面要有一些細分的領域需要深入進行，看工作和興趣來選擇一些來深入進行
分布式理論：比如Gossip、DHT、Paxo這些構成了各種分布式系統的底層協議和演算法，還是要學一下的。
數據挖掘演算法：演算法是要學的，但是不一定純理論，在分布式環境中實現演算法，本身就是一個大的挑戰。
各種系統的源碼學習：比如Hadoop、Spark、Kafka的源碼，想深入搞大數據，源碼跑不掉。

Ⅳ 大數據培訓課程介紹，大數據學習課程要學習哪些

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Ⅵ 大數據學習需要哪些課程

主修課程抄：面向對象襲程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、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

Ⅶ 雲計算與大數據專業的主要課程是什麼

大數據的基礎知識，科普類的，個人去買本書就行了，大數據時代這樣的書很多介紹的大數據的。

另外大數據的技術，如數據採集，數據存取，基礎架構，數據處理，統計分析，數據挖掘，模型預測，結果呈現。

大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。

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、數據統計分析、高等數學、Python編程、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。

旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

(7)大數據工程師雲課堂擴展閱讀：

應用領域

大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成「用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新」的文化氛圍與時代特徵。

大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

Ⅷ 大數據雲計算課程視頻教程

企業中都使用Linux來搭建部署大數據項目。學習熟悉關系型資料庫Mysql以及Oracle,了解大數據的源內頭，數據從何而來，如容何集成整合大數據,才能更好的了解大數據。扣丁平台大數據開發課程了解hadoop的用途，快速搭建hadoop實驗環境，為以後學習和構建大數據項目打下堅實基礎。

Ⅸ 大數據要學哪些課程

大數據存儲階段：來百源hbase、hive、sqoop。
大數度據架構設計階段：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。
大數據商業實戰階內段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，技術實戰應用。

Ⅹ 大數據雲計算好不好學習

大數據學習並不是高深莫測的，雖然它並沒有多簡單，但是通過努力，零基礎的朋友也是完全可以掌握的。

大數據前景：
1、市場需求大
隨著信息產業的迅猛發展，行業人才需求量也在逐年擴大。據國內權威數據統計，未來五年，我國信息化人才總需求量高達1500萬— 2000萬人。以大數據分析為例，我國大數據人才需求以每年遞增20%的速度增長，每年新增需求近百萬。
2、就業范圍廣
一般稍微有規模的企業，都有自己的IT部門，如果企業里的信息量比較大，就勢必需要資料庫的管理、企業信息化管理等，學員除了去新興行業外，還可以去這些比較有規模的企業，擔任信息部的重要崗位。

大數據專業就業方向：
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科
對應崗位：大數據運維工程師