干部培训方案定制
云计算大数据培训需要学习的内容:
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
学习大数据不是一朝一夕的事情,想要学好大数据可以看口扣丁学堂的视频,希望对你有帮助。
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。
大数据是现今发展的一大趋势,就业前景广阔,工资报酬较好,是很多人选择这个岗位的原因之一。大数据体系庞大,包括的知识很多,学习有一定难度。对于零基础小白来说,大数据线下培训学习时间5-6个月,如果按照加米谷的安排来学习大约要150天左右。如果你有扎实的Java基础,可能就可以省去前期的时间,直接学习后面的大数据内容,这样差不多需要3个月左右。
学习费用1w-3w不等,从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息,目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右,携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才。
在国内,与大数据相关的岗位主要分为以下几类:
数据分析师:运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力
数据挖掘师/算法工程师:数据建模、机器学习和算法实现,需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程
大数据工程师:运用编程语言实现数据平台和数据管道开发,需要计算机编程能力
数据架构师:高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,有垂直行业经验最佳,需要平台级开发和架构设计能力
简单来讲是学习Java、数据结构、关系型数据库、linux系统操作、hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算以及实操课程。复杂的话,就是每个大的知识点里都包含着很多小的知识点,这可以参考(青牛的课程)。
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