玉林大数据工程师培训学校

大数据培训首先是要了解课程，有技术得人看一眼课程安排就差不多能判断这个大数据培训机构是不是歪的。对于0基础学员来说，加米谷学院的大数据培训课程Java部分都学习哪些课程呢？大数据开发工程师课程体系——Java部分。第一阶段：静态网页基础1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性2、学习HTML表格、表单的设计与制作3、学习CSS、丰富HTML网页的样式4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观5、复习所有知识、完成项目布置第二阶段：JavaSE+JavaWeb1、掌握JAVASE基础语法2、掌握JAVASE面向对象使用3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统第三阶段：前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握Jquery基本操作和使用3、掌握注解基本概念和使用4、掌握版本控制工具使用5、掌握easyui基本使用6、项目实战+扩充知识：项目案例实战POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j第四阶段：企业级开发框架1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离以上Java课程共计384课时，合计48天！大数据开发工程师课程体系——大数据部分第五阶段：大数据前传大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建第六阶段：CentOS课程体系CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练第七阶段：Maven课程体系Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练第八阶段：HDFS课程体系Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练第九阶段：MapReduce课程体系MapReduce深入剖析:执行过程详解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗详解、MapReduce编程基础、MapReduce编程进阶、MapReduc阶段作业与实战训练第十阶段：Yarn课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度第十一阶段：Hbase课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练第十二阶段：MongoDB课程体系MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练第十三阶段：Redis课程体系Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练第十四阶段：Scala课程体系Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练第十五阶段：Kafka课程体系Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练第十六阶段：Spark课程体系Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战第十七阶段：Hive课程提体系体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练第十八阶段：企业级项目实战1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台2、移动基站信号监测大数据3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！0基础大数据培训课程共计学习130天。

大数据学习找大数据培训机构是可以的，节省时间成本。能接触到最新技术。但选一家靠谱的大数据培训机构是很重要的，毕竟“好的选择是成功的一半”。具体怎么样选，建议如下。首先要了解大数据就业方向大数据工程师的三个就业方向: Hadoop大数据开发，对应部门包括大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等数据挖掘对应工作场所，包括数据科学家、数据挖掘工程师等，以及和运维相关的大数据运维工程师等，就业的情况还是和个人的技术实力分不开的。然后从他们的师资力量、大数据培训课程内容、口碑以及学员就业情况这四个大的方面去进行分析，然后选择几家比较好的再进行一下对比。最后选择一个比较适合自己的进行实地校区进行考察。师傅领进门修行靠个人，只有真正掌握专业的技术知识，拥有强大的技术核心竞争力，才能成为我们战胜竞争对手的法宝。 技术不够专业，不可替代，在职业素养上也有一定的优势。

大数据培训费用一般在2万元左右，首先是此类培训投入的资金和设备等条件的成本很高，并且都属于针对性很强的专业培训。师资力量、办学条件、地理位置等等都会影响到培训的收费情况。这是线下面授班的培训班价格，对于线上班价格则要低的多，一般在5千元-1万元之间，毕竟大班教学、无辅导、无实操、无场地等。学习大数据未来的前景非常广阔，但是想要成为一名真正的大数据领域顶尖人才，求学者一定要认真选择教育机构，在选择几课时，可以参考以下几个点：第一、师资力量，名师出高徒，大数据一线老师授课，那么价格肯定要比线上的课程要贵。第二、课程安排，好多教育机构并不是照本宣科的将大数据知识灌输给学生，也不是按照编辑好的教学PPT来读，而是根据市场的需求、大数据专业需求、学生的学习状况来制定课程安排。第三、就业辅导，参加大数据培训的学员很多都是为了找到一份高薪的工作，教育机构让学员不仅能够学有所成，还能够找到高薪。想了解更多大数据培训的相关详情，推荐咨询达内教育。达内教育拥有1v1督学跟踪式学习，有疑问随时沟通，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准制定专业学习计划，囊括主流热点技术，理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环。【想要了解更多信息，欢迎点击咨询达内教育！】

黑马、优就业、千锋都算是市面上比较好的大数据培训机构其中教学质量和教学服务三家都差不多但是教学设施和教学环境优就业就要比其他两家高很多了你可以去这三家都实地看一下再做决定

一线城市面授班的培训费用大约2W左右，学习的时间大约半年，选择大数据培训就机构的时候重点关注机构的口碑情况、师资力量、课程体系、费用情况、就业信息等等，多对比几家机构。

大数据工程师报考流程是：

1、目前想要报考大数据工程师证书，需要通过机构进行资料申报。

2、大数据工程师证书资料审核通过后，就可以学习相关课程，准备参加线上考试了。

3、考试成绩合格后可以领取大数据工程师证书，证书颁发部门不同，出证周期也不同，具体可询问专业老师。

大数据工程师报考条件：

一、中级（以下条件具备其一即可）

1、具备大数据工程师初级证书后，从事1年以上相关工作，并参加大数据工程师中级职业培训，达到规定课时领取毕业证书者；

2、具有6年大数据工程师工作经验者；

3、具备大数据工程师初级证书后，从事2年以上大数据工程相关工作者；

4、中等职业技术学校相关专业毕业生。

二、高级（以下条件具备其一即可）

1、具备中级大数据工程师证书后，从事2年以上相关工作，并参加大数据工程师高级职业培训，达到规定课时领取毕业证书者；

2、大专及以上学历相关专业毕业生，具有2年大数据工程师工作经验者；

3、具备中级大数据工程师证书后，从事3年以上大数据工程相关工作者 。

一、品牌口碑

现在我们不管干什么首先看的就是口碑，如：去某个饭店吃饭，要不就是朋友推荐这家味道很好去吃，要不就是在美团等平台通过互联网了解它的味道怎样，买衣服也是一样，我们在逛淘宝时，买衣服肯定是要看好评率的，这也相当是口碑，好评率好的我们才会买，所以，选择大数据培训机构也是一样的，看口碑，口碑好的大致方向就会没错。

二、教学质量、环境

机构的教学质量、环境直接关乎学员学习的质量，这里的教学质量不仅是教学管理制度，还包括教师教学质量，因为，学员要想学习的好，不仅要老师教的好，还需要一套完整的教学体系配合老师共同完成。因为浓厚的学习氛围，才会促使参加培训的学员好好学习。

三、课程设置

只要谈到学习，就离不开课程，也就是我们所要学习的知识和技术。课程是否合理直接决定了学生的知识结构和学习成果。一般的课程设置在机构的官网就能够看见，或者可以直接让机构负责人发一份。

四、就业率

培训机构基本都会披露以往学生的就业信息，我们不能排除其有作假的可能性，但我们依然可以作为一个参考对其进行评测，也可以在一些问答平台，如：知乎、百度知道，贴吧等平台进行了解，同时也可以了解该行业的整体薪资水平和就业竞争大小。

五、实训项目

目前一些中小型企业堆大数据人才的需求量特别大，但是这些中小企业一般没有内培大数据人才的时间和精力，并且他们还需要有丰富项目经验的人才进入企业，直接参与开发工作。

关于大数据培训机构该如何选择，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。