數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)目錄最新
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主要學(xué)習(xí)office辦公自動(dòng)化，HTML+css3，JavaScript，C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)，Linux服務(wù)器配置與應(yīng)用，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理的應(yīng)用等。
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伴隨數(shù)據(jù)庫(kù)連續(xù)發(fā)展，企業(yè)都需要?jiǎng)?chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)管理和利用信息。而數(shù)據(jù)庫(kù)是要有專業(yè)人士去進(jìn)行維護(hù)的。北京電腦培訓(xùn)認(rèn)為數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師重點(diǎn)進(jìn)行軟件研發(fā)工作，并且要優(yōu)化和處理生產(chǎn)環(huán)境問(wèn)題。
數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師的技能要求：
1。熟練掌握一種編程語(yǔ)言，明白主流的框架、庫(kù)使用和原理;
2。掌握計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)，具備Linux操作系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí);
3。精通基本網(wǎng)絡(luò)編程知識(shí)，了解多線程編程及技巧;
4。精通Linux、webserver、數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存相關(guān)技術(shù)的使用;
5。精通數(shù)據(jù)庫(kù)的原理和知識(shí)，了解SQL規(guī)則和特點(diǎn);
6。精通Linux系統(tǒng)IO、鎖等調(diào)優(yōu)技術(shù);
7。自主學(xué)習(xí)能力和較強(qiáng)的動(dòng)手能力;
8。工作認(rèn)真細(xì)心，敢于擔(dān)當(dāng)，勤勞穩(wěn)重，善于思考問(wèn)題;
9。時(shí)間觀念強(qiáng)，獨(dú)立，溝通能力強(qiáng)，有團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神;
如今數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師是非常緊缺的。它們工作領(lǐng)域廣，大企業(yè)都有自己的數(shù)據(jù)庫(kù)，都要有數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工程師進(jìn)行管理。知名企業(yè)、政府、學(xué)校等是一些非常好的去處。沒(méi)有基礎(chǔ)不要緊的只要關(guān)注北大青鳥(niǎo)你的方向就會(huì)非常清晰明確
學(xué)習(xí)方法：只是自學(xué)是沒(méi)用的，并且使你感到投入多收益少后失去學(xué)習(xí)興趣，一定要理論結(jié)合實(shí)踐，否則是紙上談兵。
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1.大數(shù)據(jù)工程師工作中會(huì)做什么？集群運(yùn)維：安裝、測(cè)試、運(yùn)維各種大數(shù)據(jù)組件數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：細(xì)分一點(diǎn)的話會(huì)有ETL工程師、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師等數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)：偏重Web系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，比如報(bào)表系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等這里面有很多內(nèi)容其實(shí)是十分重合的，下面大致聊一下每一塊內(nèi)容大致需要學(xué)什么，以及側(cè)重點(diǎn)。2.集群運(yùn)維數(shù)據(jù)工程師，基本上是離不開(kāi)集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有專門(mén)的運(yùn)維幫你搞定，新組件的引入一般都要自己來(lái)動(dòng)手的。因此這就要求數(shù)據(jù)工程師了解各種大數(shù)據(jù)的組件。由于要自己的安裝各種開(kāi)源的組件，就要求數(shù)據(jù)工程師要具備的能力： Linux 。要對(duì)Linux比較熟悉，能各種自己折騰著玩。由于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)基本上是 JVM系的，因此在語(yǔ)言上，就不要猶豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要學(xué)的很深，Scala就看情況了。3. ETLETL在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主要體現(xiàn)在各種數(shù)據(jù)流的處理。這一塊一方面體現(xiàn)在對(duì)一些組件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是編程語(yǔ)言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系統(tǒng)開(kāi)發(fā)我們大部分的價(jià)值最后都會(huì)由系統(tǒng)來(lái)體現(xiàn)，比如報(bào)表系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)。因此就要求有一定的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力，最常用的就是 Java Web這一套了，當(dāng)然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)跑不掉的就是各種提數(shù)據(jù)的需求，很多是臨時(shí)和定制的需求，這種情況下， Sql就跑不掉了，老老實(shí)實(shí)學(xué)一下Sql很必要。如何入門(mén)？前面提到了一些數(shù)據(jù)工程師會(huì)用到的技能樹(shù)，下面給一個(gè)入門(mén)的建議，完全個(gè)人意見(jiàn)。1.了解行業(yè)情況剛開(kāi)始一定要了解清楚自己和行業(yè)的情況，很多人根本就分不清招聘信息中的大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別就說(shuō)自己要轉(zhuǎn)行，其實(shí)是很不負(fù)責(zé)的。不要總是趕熱點(diǎn)，反正我就是經(jīng)常被鄙視做什么大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)太Low，做數(shù)據(jù)就要做數(shù)據(jù)挖掘，不然永遠(yuǎn)都是水貨。2.選擇學(xué)習(xí)途徑如果真是清楚自己明確地想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)了，要考慮一下自己的時(shí)間和精力，能拿出來(lái)多少時(shí)間，而且在學(xué)習(xí)的時(shí)候最好有人能多指點(diǎn)下，不然太容易走彎路了。在選擇具體的學(xué)習(xí)途徑時(shí)，要慎重一點(diǎn)，有幾個(gè)選擇：自學(xué)報(bào)班找人指點(diǎn)別的不說(shuō)了，報(bào)班是可以考慮的，不要全指望報(bào)個(gè)輔導(dǎo)班就能帶你上天，但是可以靠他幫你梳理思路。如果有專業(yè)從事這一行的人多幫幫的話，是最好的。不一定是技術(shù)好，主要是可溝通性強(qiáng)。3.學(xué)習(xí)路線學(xué)習(xí)路線，下面是一個(gè)大致的建議：第一階段先具備一定的Linux和Java的基礎(chǔ)，不一定要特別深，先能玩起來(lái)，Linux的話能自己執(zhí)行各種操作，Java能寫(xiě)點(diǎn)小程序。這些事為搭建Hadoop環(huán)境做準(zhǔn)備。學(xué)習(xí)Hadoop，學(xué)會(huì)搭建單機(jī)版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，寫(xiě)一些MR的程序。接著學(xué)學(xué)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的其它大數(shù)據(jù)組件，比如Spark、Hive、Hbase，嘗試去搭建然后跑一些官網(wǎng)的Demo。Linux、Java、各種組件都有一些基礎(chǔ)后，要有一些項(xiàng)目方面的實(shí)踐，這時(shí)候找一些成功案例，比如搜搜各種視頻教程中如何搞一個(gè)推薦系統(tǒng)，把自己學(xué)到的用起來(lái)。第二階段到這里是一個(gè)基本的階段了，大致對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)有一些了解了。接著要有一些有意思內(nèi)容可以選學(xué)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系：如何搞數(shù)據(jù)分層，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系該如何建設(shè)，可以有一些大致的了解。用戶畫(huà)像和特征工程：這一部分越早了解越好。一些系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)思路：比如調(diào)度系統(tǒng)、元數(shù)據(jù)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)這些系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)。第三階段下面要有一些細(xì)分的領(lǐng)域需要深入進(jìn)行，看工作和興趣來(lái)選擇一些來(lái)深入進(jìn)行分布式理論：比如Gossip、DHT、Paxo這些構(gòu)成了各種分布式系統(tǒng)的底層協(xié)議和算法，還是要學(xué)一下的。數(shù)據(jù)挖掘算法：算法是要學(xué)的，但是不一定純理論，在分布式環(huán)境中實(shí)現(xiàn)算法，本身就是一個(gè)大的挑戰(zhàn)。各種系統(tǒng)的源碼學(xué)習(xí)：比如Hadoop、Spark、Kafka的源碼，想深入搞大數(shù)據(jù)，源碼跑不掉。
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大數(shù)據(jù)需要考專業(yè)人員分析認(rèn)證；數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)成就認(rèn)證；工程方面分析和優(yōu)化（CPEE）證書(shū)；挖掘大規(guī)模數(shù)據(jù)集研究生證書(shū)；優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析證書(shū)；EMC數(shù)據(jù)科學(xué)家助理（EMCDSA）；Cloudera認(rèn)證專家。
大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)的證書(shū)：
1、專業(yè)人員分析認(rèn)證-INFORMS
CAP認(rèn)證是一個(gè)嚴(yán)格的通用分析認(rèn)證。它證明了對(duì)分析過(guò)程的端到端理解，從構(gòu)建業(yè)務(wù)和分析問(wèn)題到獲取數(shù)據(jù)，方法，模型構(gòu)建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考試（這個(gè)考試可以在100多個(gè)國(guó)家的700多個(gè)計(jì)算機(jī)的測(cè)試中心進(jìn)行）和遵守CAP的道德規(guī)范。
2、數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)成就認(rèn)證-Columbia University
這個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)認(rèn)證是由TheFU基金會(huì)工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院和哥倫比亞大學(xué)藝術(shù)與科學(xué)研究生院聯(lián)合提供的。該計(jì)劃包括四個(gè)課程：數(shù)據(jù)科學(xué)算法（CS/IEOR），概率與統(tǒng)計(jì)（STATS），機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)（CS）和探索性數(shù)據(jù)分析和可視化（STATS）。
3、工程方面分析和優(yōu)化（CPEE）證書(shū)–INSOFE
這個(gè)密集的18周課程，其中包括10個(gè)課程（講座和實(shí)驗(yàn)室）為學(xué)習(xí)者分析的各個(gè)方面，包括使用大數(shù)據(jù)使用Hadoop。它專注于R和Hadoop技能，以及統(tǒng)計(jì)建模，數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，文本挖掘和優(yōu)化技能。學(xué)習(xí)者將在一個(gè)真實(shí)世界的頂點(diǎn)項(xiàng)目中實(shí)施一系列的測(cè)試評(píng)估。
4、挖掘大規(guī)模數(shù)據(jù)集研究生證書(shū)-Stanford University
為軟件工程師，統(tǒng)計(jì)學(xué)家，預(yù)測(cè)建模師，市場(chǎng)研究人員，分析專業(yè)人員，以及數(shù)據(jù)挖掘者設(shè)計(jì)，此認(rèn)證需要四個(gè)課程，并演示掌握高效和強(qiáng)大的技術(shù)和算法，從大型數(shù)據(jù)集，如Web，社交，網(wǎng)絡(luò)圖和大型文檔存儲(chǔ)庫(kù)等。這個(gè)證書(shū)通常需要一到兩年的時(shí)間才能獲得。
5、分析證書(shū)：優(yōu)化大數(shù)據(jù)-University of Delaware
主要面向商業(yè)，營(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)經(jīng)理，數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人士，金融業(yè)專業(yè)人士和小企業(yè)主本科課程。該計(jì)劃匯集了統(tǒng)計(jì)，分析，書(shū)面和口頭溝通技巧。它向?qū)W習(xí)者介紹了分析大數(shù)據(jù)集所需的工具，涵蓋了將數(shù)據(jù)導(dǎo)入分析軟件包，探索性圖形和數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建分析模型，找到最佳模型以解釋變量之間的相關(guān)性等主題。
6、EMC數(shù)據(jù)科學(xué)家助理（EMCDSA）)-EMC
EMCDSA認(rèn)證表明個(gè)人作為數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)成員參與和貢獻(xiàn)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的能力。它的內(nèi)容：部署數(shù)據(jù)分析生命周期，將業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)重構(gòu)為分析挑戰(zhàn)，應(yīng)用分析技術(shù)和工具來(lái)分析大數(shù)據(jù)并創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)模型，選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)可視化等。
7、Cloudera認(rèn)證專家：數(shù)據(jù)科學(xué)家（CCP：DS）-Cloudera
CCP：DS證書(shū)展示了精英層面使用大數(shù)據(jù)的技能。它需要通過(guò)一個(gè)評(píng)估基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)主題知識(shí)的書(shū)面考試。他們還必須在數(shù)據(jù)科學(xué)挑戰(zhàn)中，通過(guò)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)同行評(píng)估的生產(chǎn)就緒的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案，并在真實(shí)條件下證明他們的能力。這個(gè)挑戰(zhàn)必須在完成筆試后24個(gè)月內(nèi)通過(guò)，并且每年中的每隔一個(gè)季度提供兩次機(jī)會(huì)。
8、Cloudera Apache Hadoop認(rèn)證開(kāi)發(fā)人員（CCDH）-Cloudera
CCDH認(rèn)證演示了開(kāi)發(fā)人員寫(xiě)入，維護(hù)和優(yōu)化Apache Hadoop開(kāi)發(fā)項(xiàng)目的技術(shù)知識(shí)，技能和能力。獲得這個(gè)認(rèn)證需要通過(guò)90分鐘時(shí)限的50到55個(gè)活動(dòng)問(wèn)題的筆試。每個(gè)測(cè)試包括至少五個(gè)未評(píng)分的實(shí)驗(yàn)問(wèn)題。
9、Cloudera Apache Hadoop認(rèn)證管理員（CCAH）-Cloudera
CCAH認(rèn)證演示管理員的技術(shù)知識(shí)，技能和能力配置，部署，維護(hù)和保護(hù)Apache Hadoop集群和構(gòu)成Cloudera企業(yè)數(shù)據(jù)中心的生態(tài)系統(tǒng)項(xiàng)目。獲得認(rèn)證需要通過(guò)90分鐘時(shí)限的60個(gè)問(wèn)題的書(shū)面考試。
10、Cloudera Apache HBase（CCSHB）認(rèn)證專家-Cloudera
CCSHB認(rèn)證演示了使用Apache HBase的技術(shù)知識(shí)，技能和能力，包括核心HBase概念，數(shù)據(jù)模型，架構(gòu)，模式設(shè)計(jì)，API和管理。獲得認(rèn)證需要通過(guò)90分鐘時(shí)間限制的45個(gè)問(wèn)題的書(shū)面考試。
11、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics
主要內(nèi)容：此認(rèn)證證明了對(duì)高級(jí)分析項(xiàng)目使用R統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言的能力，包括分析大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析生命周期，高級(jí)分析的理論和方法以及統(tǒng)計(jì)建模的戰(zhàn)略和實(shí)踐方面。該認(rèn)證要求通過(guò)包含60個(gè)選擇題和90分鐘時(shí)間限制的tt筆考試。
12、Vertica大數(shù)據(jù)解決方案V1-HP
此認(rèn)證驗(yàn)證可以讓學(xué)習(xí)者部署和管理Vertica Analytics Platform，幫助組織優(yōu)化和利用大數(shù)據(jù)分析獲利。其驗(yàn)證學(xué)習(xí)者可以：識(shí)別和描述Vertica架構(gòu)的關(guān)鍵功能，安裝平臺(tái)，識(shí)別字符和確定Vertica中使用的投影的特征，描述如何將數(shù)據(jù)加載到Vertica，闡述Vertica集群管理概念，描述備份/恢復(fù)和資源管理，并確定如何監(jiān)視和故障排除。此認(rèn)證需要在90分鐘內(nèi)通過(guò)包含50個(gè)選擇題的考試。
13、Vertica大數(shù)據(jù)解決方案管理員V1-HP
此認(rèn)證證實(shí)學(xué)習(xí)者可以管理Vertica Analytics Platform，并驗(yàn)證其是否可以執(zhí)行高級(jí)管理任務(wù)，包括：手動(dòng)投影設(shè)計(jì)，診斷，高級(jí)故障排除和數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)優(yōu)。該認(rèn)證要求在100分鐘內(nèi)通過(guò)包含60個(gè)選擇題的考試。
14、IBM認(rèn)證的數(shù)據(jù)架構(gòu)師-大數(shù)據(jù)
IBM認(rèn)證數(shù)據(jù)架構(gòu)師-大數(shù)據(jù)IBM專業(yè)認(rèn)證計(jì)劃。
15、IBM認(rèn)證的數(shù)據(jù)工程師-大數(shù)據(jù)
IBM認(rèn)證的數(shù)據(jù)工程師-大數(shù)據(jù)IBM專業(yè)認(rèn)證計(jì)劃。
16、大數(shù)據(jù)專業(yè)人員的SAS認(rèn)證
SAS認(rèn)證的大數(shù)據(jù)專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)。
優(yōu)質(zhì)工程師考試問(wèn)答知識(shí)庫(kù)