大數據運維工程師培訓

A. 大數據培訓課程都學什麼

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B. 運維工程師培訓內容

運維工程師培訓內容有電氣安全知識講解，現場認識變壓器、中壓配電櫃、低壓配電櫃、UPS、EPS、蓄電池、精密列頭櫃，認識柴油發電機組，學習現場巡檢工作的內容。

一、運維工程師簡介

1、運維工程師（Operations），祥清隱負責維護並確保整個服務的高可用性，同時不斷優化系統架構提升部署效率、優化資源利用率提高整體的ROI。

2、運維工程師面對的最大挑戰是大規模集群的管理問題，如何管理好幾十萬台伺服器上的服務，同時保障服務的高可用性，是運維工程師面臨的最大挑戰。

3、問題處理：設計並開發高效的問題處理平台和工具，在系統出現異常的時候可以快速/自動決策並觸發相關止損預案，快速恢復服務。

4、問題跟蹤：通過分析問題發生時系統的各種表現（日誌、變更、監控）確定問題發生的根本原因，制定並開發預案工具。

C. 大數據培訓學大數據以後可以做什麼

在國內，與大數據相關的崗位主要分為以下幾類：

數據分析師：運用工具，提取回、答分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力
數據挖掘師/演算法工程師：數據建模、機器學習和演算法實現，需要業務理解、熟悉演算法和精通計算機編程
大數據工程師：運用編程語言實現數據平台和數據管道開發，需要計算機編程能力
數據架構師：高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，有垂直行業經驗最佳，需要平台級開發和架構設計能力

D. 大數據技術培訓都學什麼

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工作原理，YARN介紹及組件介紹。
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(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
大數據的5個「V」，或者說特點有五層面：
第一，數據體量巨大
從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多
前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第三，價值密度低
以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快
1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」——Volume，Variety，Value，Velocity。
物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。