hadoop大數據零基礎高端實戰培訓系列

『壹』 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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『貳』 北京哪裡的大數據培訓比較好

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。

『叄』 大數據培訓需要學習多長時間呢費用是多少呢

大數據培訓面授班學習的時間大約半年，費用基本上2W左右，選擇大數據培訓機構的時候重點關注機構的口碑情況，除了口碑還要關注機構的課程體系，師資力量、費用花銷、就業情況等等方面，希望你早日學有所成。

『肆』 大數據培訓課程都包含哪些內容

老男孩教育的大數據培訓課程內容包括：java、Linux、內Hadoop、Hive、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python與大數據容分析等

『伍』 大數據培訓課程都學什麼

我正在用著

『陸』 目前hadoop大數據的視頻教程誰講的比較好

在學習大數據，教材比較容易找hadoop權威指南就可以，大家一件比較統一。但是視頻教程比較多，也沒看到有公認比較突出的。所以我決定一點點看並把感想分享在這里。
1，馬士兵老師的Hadoop教程以及相關大數據教程
我剛看完，實在斗魚直播上進行的，所以含有大量冗餘。但是作為入門教程是十分合適的。首先因為馬士兵老師是個明白人，說話都准確干練，入門的思路也很簡單。
看完這個教程可以搭建一個集群環境，並且進行文件上傳管理，一個maprece的例子。學完應該對HDFS,MapRece,Yarn三個主要模塊有個比較清晰的認識。
2，尚學堂肖斌的hadoop100課，正在看
目前感覺比較啰嗦，也不是沒用，只是不太適合我。重點不夠精煉，看完之後在做評價。

『柒』 大數據培訓的內容是什麼有哪些方式

大數據開發工程師課程體系——Java部分。
第一階段：靜態網頁基礎
1、學習Web標准化網頁製作，必備的HTML標記和屬性
2、學習HTML表格、表單的設計與製作
3、學習CSS、豐富HTML網頁的樣式
4、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀
5、復習所有知識、完成項目布置
第二階段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基礎語法
2、掌握JAVASE面向對象使用
3、掌握JAVASEAPI常見操作類使用並靈活應用
4、熟練掌握MYSQL資料庫的基本操作，SQL語句
5、熟練使用JDBC完成資料庫的數據操作
6、掌握線程，網路編程，反射基本原理以及使用
7、項目實戰 + 擴充知識：人事管理系統
第三階段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握註解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、項目實戰+擴充知識：項目案例實戰
POI基本使用和通過註解封裝Excel、druid連接池資料庫監聽,日誌Log4j/Slf4j
第四階段：企業級開發框架
1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、項目實戰：內容管理系統系統、項目管理平台流程引擎activity，爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫分離
以上Java課程共計384課時，合計48天！
大數據開發工程師課程體系——大數據部分
第五階段：大數據前傳
大數據前篇、大數據課程體系、計劃介紹、大數據環境准備&搭建
第六階段：CentOS課程體系
CentOS介紹與安裝部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell編程命令、CentOS階段作業與實戰訓練
第七階段：Maven課程體系
Maven初識:安裝部署基礎概念、Maven精講:依賴聚合與繼承、Maven私服:搭建管理與應用、Maven應用:案列分析、Maven階段作業與實戰訓練
第八階段：HDFS課程體系
Hdfs入門:為什麼要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內部結構與讀寫原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫容錯與備份機制、HdfsHA高可用與Federation聯邦、Hdfs訪問API介面詳解、HDFS實戰訓練、HDFS階段作業與實戰訓練
第九階段：MapRece課程體系
MapRece深入剖析:執行過程詳解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗詳解、MapRece編程基礎、MapRece編程進階、MapRec階段作業與實戰訓練
第十階段：Yarn課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度
第十一階段：Hbase課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度、HBase入門:模型坐標結構訪問場景、HBase深入剖析:合並分裂數據定位、Hbase訪問Shell介面、Hbase訪問API介面、HbaseRowkey設計、Hbase實戰訓練
第十二階段：MongoDB課程體系
MongoDB精講:原理概念模型場景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實戰訓練、MongoDB階段作業與實戰訓練
第十三階段：Redis課程體系
Redis快速入門、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁與排序、Redis階段作業與實戰訓練
第十四階段：Scala課程體系
Scala入門:介紹環境搭建第1個Scala程序、Scala流程式控制制、異常處理、Scala數據類型、運算符、Scala函數基礎、Scala常規函數、Scala集合類、Scala類、Scala對象、Scala特徵、Scala模式匹配、Scala階段作業與實戰訓練
第十五階段：Kafka課程體系
Kafka初窺門徑:主題分區讀寫原理分布式、Kafka生產&消費API、Kafka階段作業與實戰訓練
第十六階段：Spark課程體系
Spark快速入門、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡介、SparkSQL程序開發光速入門、SparkSQL程序開發數據源、SparkSQL程序開DataFrame、SparkSQL程序開發DataSet、SparkSQL程序開發數據類型、SparkStreaming入門、SparkStreaming程序開發如何開始、SparkStreaming程序開發DStream的輸入源、SparkStreaming程序開發Dstream的操作、SparkStreaming程序開發程序開發--性能優化、SparkStreaming程序開發容錯容災、SparkMllib 解析與實戰、SparkGraphX 解析與實戰
第十七階段：Hive課程提體系
體系結構機制場景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業與實戰訓練
第十八階段：企業級項目實戰
1、基於美團網的大型離線電商數據分析平台
2、移動基站信號監測大數據
3、大規模設備運維大數據分析挖掘平台
4、基 於互聯網海量數據的輿情大數據平台項目
以上大數據部分共計學習656課時，合計82天！
0基礎大數據培訓課程共計學習130天。
以上是大數據開發培訓內容，加米穀是線下面授小班教學！

『捌』 數據分析有哪些相關的培訓課程

培訓課程如下：
一、大數據前沿知識及hadoop入門
零基礎入門，了解大數據的歷史背景及發展方向，掌握hadoop的兩種安裝配置
二、Hadoop部署進階
熟練掌握hadoop集群搭建；對Hadoop架構的分布式文件系統HDFS進行深入分析
三、Java基礎
了解java程序設計的基本思想，熟練利用eclipse進行簡單的java程序設計，熟練使用jar文件，了解mysql等資料庫管理系統的原理，了解基於web的程序開發流程
四、MapRece理論及實戰
熟悉MapRece的工作原理及應用，熟悉基本的MapRece程序設計，掌握根據大數據分析的目標設計和編寫基於maprece的項目
五、hadoop+Mahout大數據分析
掌握基於hadoop+mahout的大數據分析方法的使用場景，熟練運用mahout的成熟演算法進行特定場景的大數據分析
六、Hbase理論及實戰
掌握hbase的數據存儲及項目實戰、掌握Spark、Hive的安裝、配置及使用場景
七、Spark大數據分析
Spark、Hive的安裝、配置及使用場景，熟練運用Spark的成熟演算法進行特定場景的大數據分析
八、大數據學習綜合知識儲備
統計學：多元統計分析、應用回歸
計算機：R、python、SQL、數據分析、機器學習
matlab和mathematica兩個軟體也是需要掌握的，前者在實際的工程應用和模擬分析上有很大優勢，後者則在計算功能和數學模型分析上十分優秀，相互補助可以取長補短。