大數(shù)據(jù)工程師技巧培訓(xùn)課程
越獄找食吃
天生萌妹
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師課程體系——Java部分。第一階段：靜態(tài)網(wǎng)頁基礎(chǔ)1、學(xué)習(xí)Web標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)頁制作，必備的HTML標(biāo)記和屬性2、學(xué)習(xí)HTML表格、表單的設(shè)計與制作3、學(xué)習(xí)CSS、豐富HTML網(wǎng)頁的樣式4、通過CSS布局和定位的學(xué)習(xí)、讓HTML頁面布局更加美觀5、復(fù)習(xí)所有知識、完成項目布置第二階段：JavaSE+JavaWeb1、掌握J(rèn)AVASE基礎(chǔ)語法2、掌握J(rèn)AVASE面向?qū)ο笫褂?、掌握J(rèn)AVASEAPI常見操作類使用并靈活應(yīng)用4、熟練掌握MYSQL數(shù)據(jù)庫的基本操作，SQL語句5、熟練使用JDBC完成數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)操作6、掌握線程，網(wǎng)絡(luò)編程，反射基本原理以及使用7、項目實戰(zhàn) + 擴(kuò)充知識：人事管理系統(tǒng)第三階段：前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握J(rèn)query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、項目實戰(zhàn)+擴(kuò)充知識：項目案例實戰(zhàn)POI基本使用和通過注解封裝Excel、druid連接池數(shù)據(jù)庫監(jiān)聽,日志Log4j/Slf4j第四階段：企業(yè)級開發(fā)框架1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、項目實戰(zhàn)：內(nèi)容管理系統(tǒng)系統(tǒng)、項目管理平臺流程引擎activity，爬蟲技術(shù)nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫分離以上Java課程共計384課時，合計48天！大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師課程體系——大數(shù)據(jù)部分第五階段：大數(shù)據(jù)前傳大數(shù)據(jù)前篇、大數(shù)據(jù)課程體系、計劃介紹、大數(shù)據(jù)環(huán)境準(zhǔn)備&搭建第六階段：CentOS課程體系CentOS介紹與安裝部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell編程命令、CentOS階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第七階段：Maven課程體系Maven初識:安裝部署基礎(chǔ)概念、Maven精講:依賴聚合與繼承、Maven私服:搭建管理與應(yīng)用、Maven應(yīng)用:案列分析、Maven階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第八階段：HDFS課程體系Hdfs入門:為什么要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內(nèi)部結(jié)構(gòu)與讀寫原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫容錯與備份機(jī)制、HdfsHA高可用與Federation聯(lián)邦、Hdfs訪問API接口詳解、HDFS實戰(zhàn)訓(xùn)練、HDFS階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第九階段：MapReduce課程體系MapReduce深入剖析:執(zhí)行過程詳解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗詳解、MapReduce編程基礎(chǔ)、MapReduce編程進(jìn)階、MapReduc階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第十階段：Yarn課程體系Yarn原理介紹:框架組件流程調(diào)度第十一階段：Hbase課程體系Yarn原理介紹:框架組件流程調(diào)度、HBase入門:模型坐標(biāo)結(jié)構(gòu)訪問場景、HBase深入剖析:合并分裂數(shù)據(jù)定位、Hbase訪問Shell接口、Hbase訪問API接口、HbaseRowkey設(shè)計、Hbase實戰(zhàn)訓(xùn)練第十二階段：MongoDB課程體系MongoDB精講:原理概念模型場景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實戰(zhàn)訓(xùn)練、MongoDB階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第十三階段：Redis課程體系Redis快速入門、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁與排序、Redis階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第十四階段：Scala課程體系Scala入門:介紹環(huán)境搭建第1個Scala程序、Scala流程控制、異常處理、Scala數(shù)據(jù)類型、運算符、Scala函數(shù)基礎(chǔ)、Scala常規(guī)函數(shù)、Scala集合類、Scala類、Scala對象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第十五階段：Kafka課程體系Kafka初窺門徑:主題分區(qū)讀寫原理分布式、Kafka生產(chǎn)&消費API、Kafka階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第十六階段：Spark課程體系Spark快速入門、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡介、SparkSQL程序開發(fā)光速入門、SparkSQL程序開發(fā)數(shù)據(jù)源、SparkSQL程序開DataFrame、SparkSQL程序開發(fā)DataSet、SparkSQL程序開發(fā)數(shù)據(jù)類型、SparkStreaming入門、SparkStreaming程序開發(fā)如何開始、SparkStreaming程序開發(fā)DStream的輸入源、SparkStreaming程序開發(fā)Dstream的操作、SparkStreaming程序開發(fā)程序開發(fā)--性能優(yōu)化、SparkStreaming程序開發(fā)容錯容災(zāi)、SparkMllib 解析與實戰(zhàn)、SparkGraphX 解析與實戰(zhàn)第十七階段：Hive課程提體系體系結(jié)構(gòu)機(jī)制場景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業(yè)與實戰(zhàn)訓(xùn)練第十八階段：企業(yè)級項目實戰(zhàn)1、基于美團(tuán)網(wǎng)的大型離線電商數(shù)據(jù)分析平臺2、移動基站信號監(jiān)測大數(shù)據(jù)3、大規(guī)模設(shè)備運維大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺4、基 于互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的輿情大數(shù)據(jù)平臺項目以上大數(shù)據(jù)部分共計學(xué)習(xí)656課時，合計82天！0基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程共計學(xué)習(xí)130天。以上是大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)內(nèi)容，加米谷是線下面授小班教學(xué)！
雁歸來無痕
（1）統(tǒng)計學(xué)：參數(shù)檢驗、非參檢驗、回歸分析等。
（2）數(shù)學(xué)：線性代數(shù)、微積分等。
（3）社會學(xué)：主要是一些社會學(xué)量化統(tǒng)計的知識，如問卷調(diào)查與統(tǒng)計分析；還有就是一些社會學(xué)的知識，這些對于從事營銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助。
（4）經(jīng)濟(jì)金融：如果是從事這個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟(jì)金融知識是必須的。
（5）計算機(jī)：從事數(shù)據(jù)分析工作的人必須了解你使用的數(shù)據(jù)是怎么處理出來的，要了解數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數(shù)據(jù)庫里提取你需要的數(shù)據(jù)（比如使用SQL進(jìn)行查詢），這種提取數(shù)據(jù)分析原材料的能力是每個數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的。
此外，如果要想走的更遠(yuǎn)，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具，幫助你完成工作。
大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越成為數(shù)據(jù)的主要部分。據(jù)IDC的調(diào)查報告顯示：企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長60%。
大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或?qū)λ３志次分模谝栽朴嬎銥榇淼募夹g(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始容易被利用起來了，通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會逐步為人類創(chuàng)造更多的價值。
參考資料：百度百科-大數(shù)據(jù)
hailanlan75
①JavaSE核心技術(shù)
②Hadoop生態(tài)圈（Hadoop平臺核心技術(shù)、Hive開發(fā)、HBase開發(fā)）
③Spark相關(guān)技術(shù)（Spark相關(guān)技術(shù)、Scala基本編程）
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數(shù)據(jù)分析，理解Python機(jī)器學(xué)習(xí)
⑤大數(shù)據(jù)項目開發(fā)實戰(zhàn)
⑥大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理優(yōu)化
⑦掌握企業(yè)使用阿里云大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)所需要的技能
刀刀吹雪
一、基礎(chǔ)部分：JAVA語言 和 LINUX系統(tǒng)
二、數(shù)據(jù)開發(fā):
1、數(shù)據(jù)分析與挖掘
一般工作包括數(shù)據(jù)清洗，執(zhí)行分析和數(shù)據(jù)可視化。學(xué)習(xí)Python、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析與處理等。
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一般是指大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)龐大復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的技術(shù)層面。
2、大數(shù)據(jù)開發(fā)
數(shù)據(jù)工du程師建設(shè)和優(yōu)化系統(tǒng)。學(xué)習(xí)hadoop、spark、storm、超zhi大集群調(diào)優(yōu)、機(jī)器學(xué)習(xí)、Docker容器引擎、ElasticSearch、并發(fā)編程等；
課程學(xué)習(xí)一共分為六個階段：
MidnightAngel
第一階段Java語言基礎(chǔ)01Java開發(fā)介紹02熟悉Eclipse開發(fā)工具03Java語言基礎(chǔ)04Java流程控制05Java字符串06Java數(shù)組與類和對象07數(shù)字處理類與核心技術(shù)08I/O與反射、多線程09Swing程序與集合類第二階段HTML、CSS與JavaScript01PC端網(wǎng)站布局02HTML5+CSS3基礎(chǔ)03WebApp頁面布局04原生JavaScript交互功能開發(fā)05Ajax異步交互06JQuery應(yīng)用第三階段JavaWeb和數(shù)據(jù)庫01數(shù)據(jù)庫02JavaWeb開發(fā)核心03JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕第四階段Linux基礎(chǔ)01Linux安裝與配置02系統(tǒng)管理與目錄管理03用戶與用戶組管理04Shell編程05服務(wù)器配置06Vi編輯器與Emacs編輯器第五階段Hadoop生態(tài)體系01Hadoop起源與安裝02MapReduce快速入門03Hadoop分布式文件系統(tǒng)04Hadoop文件I/O詳解05MapReduce工作原理06MapReduce編程開發(fā)07Hive數(shù)據(jù)倉庫工具08開源數(shù)據(jù)庫HBase09Sqoop與Oozie第六階段Spark生態(tài)體系01Spark簡介02Spark部署和運行03Spark程序開發(fā)04Spark編程模型05作業(yè)執(zhí)行解析06Spark SQL與DataFrame07深入Spark Streaming08Spark MLlib與機(jī)器學(xué)習(xí)09GraphX與SparkR10spark項目實戰(zhàn)11scala編程12Python編程第七階段Storm實時開發(fā)01storm簡介與基本知識02拓?fù)湓斀馀c組件詳解03Hadoop分布式系統(tǒng)04spout詳解與bolt詳解05zookeeper詳解06storm安裝與集群搭建07storm-starter詳解08開源數(shù)據(jù)庫HBase09trident詳解第八階段項目案例01模擬雙11購物平臺02前端工程化與模塊化應(yīng)用主要都講這些內(nèi)容！
dp73255815
肯定是關(guān)于大數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫整理、編程、挖掘，然后出報告。還有就是學(xué)習(xí)的工具有Hadoop、MapReduce、Sqoop、Spark、Python等。除了現(xiàn)場學(xué)習(xí)，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)那么發(fā)達(dá)，肯定也有線上的課程，不然距離成本也好高，顧不過來的感覺……
水鄉(xiāng)的風(fēng)光
- apache superset -大數(shù)據(jù)可視化實時展示grafana/kobana了解詳情- 文件存儲格式 -apache文件存儲格式多樣化列式存儲格式內(nèi)存組成（parquet）了解詳情- apache Doris -基于MPP的交互式SQL數(shù)據(jù)倉庫解決報表多維分析在線報表和分析的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)了解詳情- 數(shù)倉建設(shè) -對大數(shù)據(jù)BI系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐OLAP方案之a(chǎn)pache kylin解決OLAP場景 壓秒級查詢巨大Hive表
sweetmiriam
如果是科班出身(數(shù)學(xué)/統(tǒng)計學(xué)/計算機(jī)/金融)，最好是先系統(tǒng)培訓(xùn)，打一個基礎(chǔ)，有一個知識框架后再通過實踐進(jìn)行學(xué)習(xí)。 培訓(xùn)的話找口碑好，大校區(qū)，實實在在的，都沒什么問題的。現(xiàn)在市面上現(xiàn)在學(xué)開發(fā)的機(jī)構(gòu)太多。魚龍混雜。可以實地考察一下，在多重選擇，多看一下大品牌，口碑好的。在學(xué)習(xí)的時候選擇班型上，看你的學(xué)歷和基礎(chǔ)，如果你學(xué)歷很低沒有計算機(jī)基礎(chǔ)，不要指望4個月的班型能讓你脫胎換骨。
優(yōu)質(zhì)工程師考試問答知識庫
