数据库工程师培训方案

数据分析工程师+培训?结构介绍如下：

了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。

Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。

在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。

当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。

在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。

1、对等网络建立； 2、常用测试工具使用； 3、基于服务器网络建立与应用； 4、Window 2000用户管理； 5、文件服务器、打印服务器、DCHP服务器\wins服务器； 6、DNS服务器、web服务器、FTP服务器、MAIL服务器第三方工具\NNTP服务器的配置与管理； 7、代理服务器、终端服务器\Telent服务器； 8、配置INTERNET服务器，以及安全与维护。网络工程师人才培养

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。

这个要看你的具体情况了，哪个培训部不一样的，所选的课程也不一样。我只是介绍下了：郭春柱编著的4本书:网络工程师考试案例 网络工程师动手实验营 网络工程师考前冲刺指南 2009年8月份准备又出一本，就四本了，名字不知道自己留意。可能是为11月份考试准备的。今年的5月份考试在他《网络工程师动手实练营》其中有些和试题类似（这些事情你应该清楚吧）网络工程师历年试题分析与解答 清华大学出版社 （必备，这本书最重要，出版日期越新越好）2004和2009网络工程师考纲（必备，作对比用）网络工程师冲刺指南（第二版）徐峰编著 电子工业出版社（必备，这本书从2月到5月我都在翻）网络工程师考试题型精解与全真练习徐峰编著 电子工业出版社（必备，我唯一一本模拟题辅导资料，反复做了好多遍）计算机网络（第五版） 谢希仁编著 电子工业出版社 （建议，听说没基础的要多看）《网络工程师教程》 雷震甲主编 清华大学出版社 （必备，网上很多人说把它当词典翻，不过都以他作为标准，我像是的，太深奥没有人能够完全看完的）网络工程师考试考前串讲 希赛的电子工业出版社 （考前一个星期一定要看，很有收获！）网络工程师考试试题分类精解 希赛的电子工业出版社 （考前一个星期也要看！）网络工程师考前同步辅导 清华大学出版社 （有兴趣就去看下，我买来基本上是放在一边，觉得里面的知识都过时啦）Red hat linux9 系统管理 朱居正著 清华大学出版社（学习linux时我就看这本书）下面四本书：你遇到不懂时就去参考下最好能借，买的话太贵了《CCNA 1 网络基础》《CCNA 2 路由器与路由基础》《CCNA 3 交换基础与中级路由》《CCNA 4 广域网》