大数据技术与应用课程大纲

㈠ 大数据教学大纲，求大神赐教

第一阶段
CORE JAVA （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础
数据类型
运算符、循环
算法
顺序结构程序设计
程序结构
数组及多维数组
面向对象
构造方法、控制符、封装
继承
多态
抽象类、接口
常用类
集合Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
集合类Map
异常
File
文件/流
数据流和对象流
线程（理解即可）
网络通信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述
安装Linux操作系统
图形界面操作基础
Linux字符界面基础
字符界面操作进阶
用户、组群和权限管理
磁盘分区管理
文件系统管理
软件包管理与系统备份
Linux网络配置
（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计
SQL语句
Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm实时数据处理平台
Spark平台
若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；
第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；
前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！

㈡ 大数据技术与应用学习内容有哪些

大数据技术与应用需要学习Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学等内容。在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大，就业前景十分可观。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

㈢ 大数据应用的课程大纲

高级大数据运维课程大纲那家最好

到魔据不错，很注重基础教育，看合不合适。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。

大数据教学大纲，求大神赐教

第一阶段
CORE JAVA （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础
数据类型
运算符、循环
算法
顺序结构程序设计
程序结构
数组及多维数组
面向对象
构造方法、控制符、封装
继承
多态
抽象类、接口
常用类
*** Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
*** 类Map
异常
File
文件/流
数据流和对象流
线程（理解即可）
网络通信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述
安装Linux操作系统
图形界面操作基础
Linux字符界面基础
字符界面操作进阶
用户、组群和权限管理
磁盘分区管理
文件系统管理
软件包管理与系统备份
Linux网络配置
（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计
SQL语句
Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm实时数据处理平台
Spark平台
若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；
第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；
前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！

零基础大数据开发课程大纲哪里正规

这个我知道，可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。

大数据培训课程大纲去哪里学

大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala *** 类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。
以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！

高级大数据开发课程大纲那个最好

魔据条件不错，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。未来一定是大数据时代，现在选择还不迟，只要努力一定会有更好的发展前景，希望你能为有一个好的前程。

包头大数据培训课程大纲有哪些

数据采集、数来据预处理、分布式存自储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等。
大数据没有什么捷径可走，都需要一步步的走，魔据大数据课程简单容易懂，校友都是很热心的，学习互相帮助，学习也会快些。

大数据培训课程大纲有没有什么学习心得谈谈

挺难的说也可能和我没有基础有关吧，但是入门就好了。我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，这是我得到的学习经验，希望对你有帮助。

大数据培训课程大纲要学什么课程

课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等
我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***

专业大数据运维课程大纲那个好

要说好的数魔据可以，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。

短期大数据培训课程大纲要学多长时间

根据你需要学习的课程而定，去过魔据条件不错，一班五十人左右还是可以接受的，像有些一百人以上那就有点接受不了了，老师也顾不过来，个人不建议去，可以去实际考察一下。

㈣ 大数据课程基础内容都应该包含哪些

数学，英语！来
基础阶自段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop maprece hadoop，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
数据分析：python，R
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

㈤ 大数据管理与应用学什么

大学里大数据管理与应用专业学习的课程如下

（一句话）就是以经济管理和发展为目的，研究互联网大数据的分析和应用，以高效处理纷繁复杂的信息的一门学科

[它主要研究的是]

1、经济管理和现代信息管理的理论知识

2、商务数据分析、商务智能、电子健康

3、大数据金融，数据挖掘、分析与管理

4、量化分析工具和商业应用软件

5、本专业的理论前沿以及发展动态

6、信息大数据相关方针、政策与法规

㈥ 大数据应用技术专业学什么

大数据应用技术专业主要学习的课程有：Linux系统、Java语言、数据结构、大数据导论、数据库基础、Python语言、数据采集&标注、HADOOP运维、Spark数据分析、数据可视化、企业项目综合实践等课程。学生可根据个人兴趣和就业方向选择相关课程，并系统学习。

学生可在云计算企业、大数据应用企业、软件企业、互联网企业和政府机关等企事业单位，胜任大数据运维、数据采集&标注开发、数据挖掘分析开发、数据可视化开发等工作岗位。

(6)大数据技术与应用课程大纲扩展阅读：

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。

本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

㈦ 大数据技术与应用专业学什么的 有哪些课程

大数据技术与应用作为高校计算机类专业，学习的课程包括面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析等。

大数据技术与应用专业课程

面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据技术与应用专业

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

大数据技术与应用的前景和方向：

1、大数据系统研发工程师

该专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等。

2、大数据应用开发工程师

此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才。

3、大数据分析师

此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。

㈧ 大数据培训课程大纲要学什么课程

课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的版主要权有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等
我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***

㈨ 大数据主要学习一些什么课程大约学多久啊

主要分为：Java核心开发 、Java EE、Linux精讲、Hadoop生态体系、Storm实时开发、Spark生态体系、项目实战七大阶段，具体课程版可权以到官网上去了解，多多对比几家课程选择出最好的。不同的培训机构学习的时间也不一定，有的是4个月，有的是5个月。