大数据工程师入职培训

一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：

第一阶段Java语言基础01Java开发介绍02熟悉Eclipse开发工具03Java语言基础04Java流程控制05Java字符串06Java数组与类和对象07数字处理类与核心技术08I/O与反射、多线程09Swing程序与集合类第二阶段HTML、CSS与JavaScript01PC端网站布局02HTML5+CSS3基础03WebApp页面布局04原生JavaScript交互功能开发05Ajax异步交互06JQuery应用第三阶段JavaWeb和数据库01数据库02JavaWeb开发核心03JavaWeb开发内幕第四阶段Linux基础01Linux安装与配置02系统管理与目录管理03用户与用户组管理04Shell编程05服务器配置06Vi编辑器与Emacs编辑器第五阶段Hadoop生态体系01Hadoop起源与安装02MapReduce快速入门03Hadoop分布式文件系统04Hadoop文件I/O详解05MapReduce工作原理06MapReduce编程开发07Hive数据仓库工具08开源数据库HBase09Sqoop与Oozie第六阶段Spark生态体系01Spark简介02Spark部署和运行03Spark程序开发04Spark编程模型05作业执行解析06Spark SQL与DataFrame07深入Spark Streaming08Spark MLlib与机器学习09GraphX与SparkR10spark项目实战11scala编程12Python编程第七阶段Storm实时开发01storm简介与基本知识02拓扑详解与组件详解03Hadoop分布式系统04spout详解与bolt详解05zookeeper详解06storm安装与集群搭建07storm-starter详解08开源数据库HBase09trident详解第八阶段项目案例01模拟双11购物平台02前端工程化与模块化应用主要都讲这些内容！

肯定是关于大数据或数据库整理、编程、挖掘，然后出报告。还有就是学习的工具有Hadoop、MapReduce、Sqoop、Spark、Python等。除了现场学习，现在互联网那么发达，肯定也有线上的课程，不然距离成本也好高，顾不过来的感觉……

参加大数据开发培训需要什么基础？想进行大数据开发培训的人会有这样的困惑，接下来就来为大家介绍一下，一起来看看吧。1、有大数据相关的基础科目大数据技术综合性较强，学习起来有难度。需要有Java、数学、Linux系统等基础，如果是计算机相关专业、数学专业以及统计学专业的背景当然更好，只要经过系统的大数据培训课程，必然会成为一名出色的大数据工程师。2、需要有逻辑思维能力大数据技术需要有很强的逻辑思维能力，如果有逻辑思维能力，可以在大数据培训课程的学习中游刃有余。3、基础弱可以通过努力增强技术能力如果没有基础也可以学习大数据，那就要付出比别人多一点的努力。基础不好的话，可以参加大数据培训课程，培训时间一般在学习3-6个月。大数据开发培训学什么1、Java语言基础：JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。2、Linux系统和Hadoop生态体系：大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。以上就是为大家介绍了参加大数据开发培训需要什么基础？希望对大家有所帮助。

大数据培训需要脱产全日制学习5个月左右的时间，对于有一定难度的大数据课程，这是最短的学习时间，大数据培训主要是指大数据开发工程师培训。

对于0基础学员来说，如果按照加米谷的安排来学习，从第一阶段：静态网页基础到第二十阶段：大数据项目实战，大约要150天左右。

大数据培训面授起码要半年的时间，机构和机构学习的时间可以能有差异大体上都是半年，希望对你有所帮助。

参加大数据开发培训需要掌握以下几个方向的内容。

阶段一：JavaSE基础核心

1、深入理解Java面向对象思想

2、掌握开发中常用基础API

3、熟练使用集合框架、IO流、异常

4、能够基于JDK8开发

阶段二：Hadoop生态体系架构

1、Linux系统的安装和操作

2、熟练掌握Shell脚本语法

3、Idea、Maven等开发工具的使用

4、Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用

5、Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优

6、Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应

阶段三：Spark生态体系架构

1、Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、RDD编程进阶、累加器和广播变量的使用和原理掌握、Spark SQL的编程掌握和如何自定义函数、Spark的内核源码详解（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优策略

2、DophineScheduler的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行

3、了解数据仓库建模理论，充分熟悉电商行业数据分析指标体系，快速掌握多种大数据技术框架，了解认识多种数据仓库技术模块

4、HBase和Phoenix的部署使用、原理架构讲解与企业级优化

5、开发工具Git&Git Hub的熟练使用

6、Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握

7、ElasticSearch的入门安装部署及调优

8、充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路，以及标签的设计流程及应用，初步了解机器学习算法

9、独立构建功能完全的企业级离线数据仓库项目，提升实战开发能力，加强对离线数据仓库各功能模块的理解认知，实现多种企业实战需求，累积项目性能调优经验

阶段四：Flink生态体系架构

1、熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、Window API 、状态函数、Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等

2、使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标

3、ClickHouse安装、使用及调优

4、项目实战。贴近大数据的实际处理场景，多维度设计实战项目，能够更广泛的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验

5、可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等

6、采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案

阶段五：就业指导

1、从技术和项目两个角度按照企业面试、

2、熟悉CDH在生产环境中的使用

3、简历指导

以上为大数据培训所要掌握的内容，当然也可以尝试自学的。