大数据硬件工程师培训

一般会学习Java基础、Java核心、Java高级基础、前端基础、Java中级、数据库基础、Linux、Java主流框架技术、大数据进阶等等。

就是对数据库进行开发和(或)维护 需要具备超强的逻辑思维 精通各种语言 需要有相当好的毅力和耐心 能坐得住。望采纳，O(∩_∩)O谢谢

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你好，脱产全日制学习6个月。大数据培训学费一般在2-3万左右。

1.大数据工程师工作中会做什么？集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。2.集群运维数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力： Linux 。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。由于现在的大数据生态系统基本上是 JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。3. ETLETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系统开发我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是 Java Web这一套了，当然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下， Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。如何入门？前面提到了一些数据工程师会用到的技能树，下面给一个入门的建议，完全个人意见。1.了解行业情况刚开始一定要了解清楚自己和行业的情况，很多人根本就分不清招聘信息中的大数据和数据挖掘的区别就说自己要转行，其实是很不负责的。不要总是赶热点，反正我就是经常被鄙视做什么大数据开发太Low，做数据就要做数据挖掘，不然永远都是水货。2.选择学习途径如果真是清楚自己明确地想转数据开发了，要考虑一下自己的时间和精力，能拿出来多少时间，而且在学习的时候最好有人能多指点下，不然太容易走弯路了。在选择具体的学习途径时，要慎重一点，有几个选择：自学报班找人指点别的不说了，报班是可以考虑的，不要全指望报个辅导班就能带你上天，但是可以靠他帮你梳理思路。如果有专业从事这一行的人多帮帮的话，是最好的。不一定是技术好，主要是可沟通性强。3.学习路线学习路线，下面是一个大致的建议：第一阶段先具备一定的Linux和Java的基础，不一定要特别深，先能玩起来，Linux的话能自己执行各种操作，Java能写点小程序。这些事为搭建Hadoop环境做准备。学习Hadoop，学会搭建单机版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，写一些MR的程序。接着学学Hadoop生态系统的其它大数据组件，比如Spark、Hive、Hbase，尝试去搭建然后跑一些官网的Demo。Linux、Java、各种组件都有一些基础后，要有一些项目方面的实践，这时候找一些成功案例，比如搜搜各种视频教程中如何搞一个推荐系统，把自己学到的用起来。第二阶段到这里是一个基本的阶段了，大致对数据开发有一些了解了。接着要有一些有意思内容可以选学。数据仓库体系：如何搞数据分层，数据仓库体系该如何建设，可以有一些大致的了解。用户画像和特征工程：这一部分越早了解越好。一些系统的实现思路：比如调度系统、元数据系统、推荐系统这些系统如何实现。第三阶段下面要有一些细分的领域需要深入进行，看工作和兴趣来选择一些来深入进行分布式理论：比如Gossip、DHT、Paxo这些构成了各种分布式系统的底层协议和算法，还是要学一下的。数据挖掘算法：算法是要学的，但是不一定纯理论，在分布式环境中实现算法，本身就是一个大的挑战。各种系统的源码学习：比如Hadoop、Spark、Kafka的源码，想深入搞大数据，源码跑不掉。

大数据开发工程师要学习的课程很多，需要知识面很广。基础包括：第一：JavaSE，大数据的基础之一，不会点Java去搞大数据就是去澡堂不搓背。第二：Python，SQL(主要是查，查询一定要精)，Scala（会基础语法就行）第三：Linux+shell，也可以了解一些网络基础知识第四：数据分析+统计学（用Python去做做简单的数据分析，看看自己有没有对数据的敏感度。同时掌握一些这方面的知识对以后也有好处。）软件类：第一梯队：Hadoop，spark，flink，kafka，zookeeper第二梯队：hbase，hive，Phoenix，kylin，ClickHouse第三梯队：数据迁移工具，文本搜索引擎，数仓建模，数据湖

计算机硬件、数据结构与算法、操作系统、程序设计语言、计算机网络、数据库技术、多媒体知识、系统开发和运行维护、安全性知识、标准化知识、知识产权、计算机专业英语等课程，数据库方面的主要有数据库设计、数据流程设计、数据库系统的运行和管理、还有SQL语言。望采纳！谢谢

大数据需要学什么

大数据开发专业需要学习的内容有8个阶段，你可以按照大数据路线图的顺序学习，选大数据培训机构的时候重点关注机构的口碑，好的大数据培训机构口碑都是不错的，除了口碑再了解机构的师资力量、讲师的水平怎样，实战经验多不多，费用花销，课程体系，课程学习需要多久，课程是不是紧跟着企业的需求，多长时间更新一次等等这些方面都要了解清楚，去实地考察、试听几天，希望你早日学有所成。

大数据开发技术的学习对于零基础小伙伴来说，还是具有一定困难的，因为大数据开发技术所涵盖的编程技术知识是比较复杂且多的，所以通过大数据培训的方式来学习是一个比较靠谱的方式，在大数据培训机构不仅能够系统的学习开发技术知识，还可以通过相关的项目实战案例的练习积累更多的开发实战经验，让小伙伴更深入的学习开发技术知识，一般比较靠谱的大数据培训机构，费用大约是2万左右，这也是一个比较合理的收费标准了吧。1、大数据开发好学吗大数据开发技术涵盖的编程技术知识是比较多且杂的，对于零基础小伙伴学习大数据开发技术知识来说是有一定的困难的，大数据培训机构的课程都是比较适合零基础小伙伴循序渐进的学习，首先是要学习相关的java、Python等编程语言基础，等小伙伴掌握了一定的编程基础之后，才会逐渐的学习相关的大数据开发技术知识，这样有利于小伙伴对编程基础知识的积累。2、端正自己的学习态度小伙伴在大数据培训机构学习开发技术知识的过程中，首先要端正自己的学习心态，不要三天打渔两天晒网的。在学习过程中也要保持仔细认真的心态，尤其是在项目实战案例练习过程中遇到bug，一定仔细耐心的去查找，不要急躁。3、怎么样才能学好大数据开发技术小伙伴在学习大数据开发技术过程中，可以根据大数据培训机构课程内容来制定适合自己的学习计划，通过完成学习计划目标，不断提高自身自主学习能力；在学习基础知识的同时，结合相关的项目实战案例练习，积累一定的项目实战经验，还可以更深入的学习大数据开发技术知识。