长清大数据工程师培训

大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、 ... 大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、复习所有知识、完成项目布置等。 除此之外大数据工程师培训课程有哪些? 大数据工程师培训课程第一部分：大数据基础——java语言基础方面 1、Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 2、 HTML、CSS与Java PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用 3、JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 大数据工程师培训课程第二部分： Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 大数据工程师培训课程第三部分：分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 1、分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网() 2、storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 大数据工程师培训课程第四部分：大数据项目实战(一线公司真实项目) 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 大数据工程师培训课程第五部分：大数据分析 —AI(人工智能) Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

、大数据培训需要脱产全日制学习5个月时间，对于有一定难度的大数据课程，这已经是很短的学习时间！二、大数据培训主要是指大数据开发工程师培训，主要学习编程技术及一些算法

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。

零基础开始学习的话，大概需要5个月左右。大数据挖掘工程师的课程内容涉猎很多，包括JavaSE 开发、JavaEE开发、并发编程实战开发、Linux精讲、Hadoop 生态体系、Python 实战开发、Storm 实时开发、Spark 生态体系、ElasticSearc、Docker容器引擎、机器学习、超大集群调优、大数据项目实战等。如果想要全部掌握以上的知识，必须要进行系统的学习，建议报名相关的专业机构进行线上或者线下课程的学习。同时，学成之后大数据工程师的就业前景还是很明朗的，在薪酬待遇也是很有优势的，因为大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的，收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。想要了解更多有关数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

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