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目前大数据培训机构提供的课程大约有两种：一是大数据开发，二是数据分析与挖掘。大数据培训一般指大数据开发，不需要数学和统计学基础，学习的内容大概有：
0基础：
第一阶段： Java开发·
第二阶段： 大数据基础·
第三阶段： Hadoop生态体系·
第四阶段： Spark生态系统·
第五阶段： 项目实战
提高班：
第一阶段：大数据基础·
第二阶段：Hadoop生态体系·
第三阶段：Spark生态系统·
第四阶段：项目实战
四叶细辛
在人人高呼的大数据时代，你是想继续做一个月薪6K+的码农，还是想要翻身学习成为炙手可热名企疯抢的大数据工程师呢？随着互联网技术的发展，大数据行业前景非常被看好，有很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手，或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。1、《数据挖掘》这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。2、《Big Data》这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。3、《Mining of Massive Datasets》这是一本书是关于数据挖掘的。但是本书主要关注极大规模数据的挖掘，也就是说这些数据大到无法在内存中存放。由于重点强调数据的规模，所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外，本书从算法的角度来看待数据挖掘，即数据挖掘是将算法应用于数据，而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
妞妞宝贝814
如果你找一个熟悉的朋友给你推荐书单，他会倾向于越短越好，因为他想把他知道的最好的推荐给你，让你少花时间在不重要的事情上但如果你在网上看到一个书单，往往会发现都很长长长长长，长到你觉得别人都能日读40万字而自己是个天天刷朋友圈的懒癌患者。别担心，告诉你个小秘密， 列书单的人很可能自己也没读完书单里的书哦。所以小编想做的是像你的朋友一样，推荐一份数据分析入门的极简书单给你，并且帮你深度评测，告诉你什么是最值得读的、不得不读的。《MySQL必知必会》这本书讲解的非常的全面，光是最常用的 SELECT语句就花了12章来细细讲解。并且整本读下来会感觉到逻辑是非常清晰的，时刻知道自己学的是知识体系上的哪一个分支。几乎没什么废话，直接上案例，需要输入什么代码，会输出什么结果，都用很清晰的方式呈现出来。对于一些细枝末节的细节提示和说明，都采用灰框的方式附在案例后面逐一列出。《SQL基础教程》的讲述结构并不是按照知识的逻辑，而是按照使用的逻辑。所以你会看到在思维导图上会出现同一章的不同节被拆开放到了不同分支的情况，第三章第一节还在讲聚合函数，到了第二节就去讲 SELECT 语句的 GROUP BY 子句了，因为在作者看来这两节都是用来解决「聚合与排序」这个使用场景的问题，所以就被归纳到了一起。使用了双色印刷，配了表格图片去帮助读者理解。在案例代码之前，还会多给一个基本语法的示例，讲解同一个知识点的篇幅会更长，甚至会有点啰嗦。《MySQL必知必会》如果你需要在工作中用到 SQL，还是更推荐《MySQL必知必会》，这本书的知识点覆盖是更全面的，简明扼要的风格也方便随时查阅。如果你缺乏理工科背景、抽象思维比较弱、注意力已经被碎片化阅读摧毁，可以先阅读《SQL基础教程》，更便于你理解。能上手了之后，再去读《MySQL必知必会》补全知识体系。学习一门技术之前，你应该知道，你想要达成的目标是什么样的，也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题。有了这个目标，你就可以知道要达成这样的目标，它的知识体系是怎么样的。更重要一点的是，每个部分是用来解决哪些问题，只有明确的目标导向，学习最有用的那部分知识，才能避免无效信息降低学习效率 综上就是小编今天要给大家推荐的3本关于数据分析工程师不得不看的书，希望可以帮助到大家，也祝大家工作顺利。
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