大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)報(bào)告
miracle11sno
曼妙櫻花
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(jì)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(gè)階段：
湯湯小朋友
大數(shù)據(jù)就業(yè)前景伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及和發(fā)展才剛剛開始，我們預(yù)計(jì)未來二十年，甚至更長一段時(shí)間都是大數(shù)據(jù)黃金發(fā)展階段，相關(guān)的行業(yè)將引來巨大的發(fā)展機(jī)遇。大部分行業(yè)都需要，市場、營銷、運(yùn)營相關(guān)的需求很多。大數(shù)據(jù)不是職位，學(xué)完大數(shù)據(jù)認(rèn)證后你可以從事大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?，高級行業(yè)分析師，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，大數(shù)據(jù)算法工程師，大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師。不管是國內(nèi)還是國外，大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才都是供不應(yīng)求的局面。目前市場急需運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的大數(shù)據(jù)相關(guān)管理人才。據(jù)數(shù)聯(lián)尋英發(fā)布《大數(shù)據(jù)人才報(bào)告》顯示，目前全國的大數(shù)據(jù)人才僅46萬，未來3-5年內(nèi)大數(shù)據(jù)人才的缺口將高達(dá)150萬。據(jù)職業(yè)社交平臺LinkedIn發(fā)布的《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告》顯示，研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場營銷、運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析是當(dāng)下中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需求最旺盛的六類人才職位。其中研發(fā)工程師需求量最大，而數(shù)據(jù)分析人才最為稀缺。領(lǐng)英報(bào)告表明，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)最低，僅為，屬于高度稀缺。數(shù)據(jù)分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為個(gè)月。根據(jù)中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會統(tǒng)計(jì)，未來中國基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達(dá)到1400萬，而在BAT企業(yè)招聘的職位里，60%以上都在招大數(shù)據(jù)人才。大數(shù)據(jù)就業(yè)方向1. Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向市場需求旺盛，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的主體，目前IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的重點(diǎn)。對應(yīng)崗位：大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、爬蟲工程師、數(shù)據(jù)分析師等。2. 數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析&機(jī)器學(xué)習(xí)方向?qū)W習(xí)起點(diǎn)高、難度大，市面上只有很少的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在做。對應(yīng)崗位：數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)挖掘工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等。3. 大數(shù)據(jù)運(yùn)維&云計(jì)算方向市場需求中等，更偏向于Linux、云計(jì)算學(xué)科。對應(yīng)崗位：大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師
薰妍maggiel
由于目前大數(shù)據(jù)人才匱乏，對于公司來說，很難招聘到合適的人才—既要有高學(xué)歷，同時(shí)最好還有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)。因此很多企業(yè)會通過內(nèi)部挖掘。那么大數(shù)據(jù)分析工程師發(fā)展前景怎樣?今天小編就帶大家了解一下大數(shù)據(jù)分析工程師的薪酬待遇及職業(yè)發(fā)展路徑，我們接著往下看。薪酬待遇作為IT類職業(yè)中的“大熊貓”，大數(shù)據(jù)工程師的收入待遇可以說達(dá)到了同類的頂級。國內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中，有10%都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的，且比例還在上升。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來很突然，在國內(nèi)發(fā)展勢頭激進(jìn)，而人才卻非常有限，現(xiàn)在完全是供不應(yīng)求的狀況。在美國，大數(shù)據(jù)工程師平均每年薪酬高達(dá)萬美元，而據(jù)了解，在國內(nèi)頂尖互聯(lián)網(wǎng)類公司，同一個(gè)級別大數(shù)據(jù)工程師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%，且頗受企業(yè)重視。職業(yè)發(fā)展路徑由于大數(shù)據(jù)人才數(shù)量較少，因此大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數(shù)據(jù)分析師、資深研究員、部門總監(jiān)3個(gè)級別。大公司可能按照應(yīng)用領(lǐng)域的維度來劃分不同團(tuán)隊(duì)，而在小公司則需要身兼數(shù)職。有些特別強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的互聯(lián)網(wǎng)公司則會另設(shè)最高職位—如阿里巴巴的首席數(shù)據(jù)官。這個(gè)職位的大部分人會往研究方向發(fā)展，成為重要數(shù)據(jù)戰(zhàn)略人才。另一方面，大數(shù)據(jù)工程師對商業(yè)和產(chǎn)品的理解，并不亞于業(yè)務(wù)部門員工，因此也可轉(zhuǎn)向產(chǎn)品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。目前長期從事數(shù)據(jù)庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統(tǒng)的量化分析師、Hadoop方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數(shù)據(jù)來進(jìn)行判斷決策的管理者，比如某些領(lǐng)域的運(yùn)營經(jīng)理等，都可以嘗試該職位，而各個(gè)領(lǐng)域的達(dá)人只要學(xué)會運(yùn)用數(shù)據(jù)，也可以成為大數(shù)據(jù)分析工程師。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內(nèi)容，希望可以幫助到大家。
吃吃吃吃吃Chen
營銷分析師?？蛻絷P(guān)系管理分析師。數(shù)據(jù)可視化。軟件研發(fā)工程師。大數(shù)據(jù)工程師。數(shù)據(jù)架構(gòu)師。數(shù)據(jù)可視化，軟件研發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)工程師，數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)架構(gòu)師，數(shù)據(jù)挖據(jù)工程師，數(shù)據(jù)算法工程師，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
威斯東wisdom
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(bào)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……
上海二當(dāng)家
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(jì)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(xiàng)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(xiàng)目實(shí)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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)+擴(kuò)充知識：項(xiàng)目案例實(shí)戰(zhàn)POI基本使用和通過注解封裝Excel、druid連接池?cái)?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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：內(nèi)容管理系統(tǒng)系統(tǒng)、項(xiàng)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(jì)384課時(shí)，合計(jì)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(jì)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(shí)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(shí)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(cuò)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(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練、HDFS階段作業(yè)與實(shí)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(shí)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(jì)、Hbase實(shí)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(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練、MongoDB階段作業(yè)與實(shí)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(shí)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(gè)Scala程序、Scala流程控制、異常處理、Scala數(shù)據(jù)類型、運(yùn)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(shí)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(fèi)API、Kafka階段作業(yè)與實(shí)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(cuò)容災(zāi)、SparkMllib 解析與實(shí)戰(zhàn)、SparkGraphX 解析與實(shí)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(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練第十八階段：企業(yè)級項(xiàng)目實(shí)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(yùn)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(xiàng)目以上大數(shù)據(jù)部分共計(jì)學(xué)習(xí)656課時(shí)，合計(jì)82天！0基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程共計(jì)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)！
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