网页设计师培训课程-网页设计师培训课程有哪些

1. 大数据培训的内容是什么，有哪些方式？

大数据培训的内容是什么，有哪些方式？

你好，我有十五年编程和大学生实训经验，工作期间开发了多个J***a和大数据项目，我来根据我的的经验回答你的问题。

根据大数据专业的特点和学习需要，建议按照以下五个阶段学习。

第一阶段：J***aSE基础核心

因为大数据很多框架需要使用J***a语言，所以掌握J***a基础是必须的。下面是一些要点：

• J***a基础语法
• J***a常用API

• J***a8的新特性，特别是函数式编程和流式编程对以后大数据学习非常有帮助

第二阶段：数据库核心知识

大数据领域有很多模型和概念和数据库相似，所以学习数据库核心知识对以后大数据的学习非常有意义。

下面是一些要点：

• 学习会使用任意流行的数据库，比如MySQL、SQLServer、Oracle等。
  

• 重点学习SQL。

第三阶段：大数据基础核心

本阶段开学习大数据开发领域核心的技术，像Hadoop、HBase、Hive等。重点需要掌握Hadoop的HDFS、MapReduce，Hive数据仓库的搭建和数据统计分析。

第四阶段：Spark生态体系

Spark是一个基于内存的计算和分析引擎，相比Hadoop做大数据分析和计算有速度的优势，现在大部分企业从Hadoop转向Spark。

第五阶段：Flink流式数据处理框架

虽然Spark也可以做流式计算，但是不是真正的实时流式计算，而要做实时流式计算推荐学习Flink。

我是编程365，天天编程，分享实用的编程知识，不套路，纯干货，需要的记得关注我哦。

大数据培训课程一般会涉及数据统计、数据仓库与商务智能技术、机器学习与模式识别、HADOOP技术等。当前，在网易学堂、腾讯课堂、三节课、起点学院等众多网站上都有在线课程功学习者来学习，有志于从事大数据相关行业的同学都可以去注册学习。当然，也有很多线下的培训机构在做大数据这块的培训与认证业务。比如：戎易商智、CDA、东华软件等机构都有大数据分析师、大数据管理师等培训与认证业务。在高校方面，清华大数据数据科学研究院、北航软件学院、人民大学统计学院、对外经贸大学等也开设可大数据相关的专业和课程。

以北航软件学院的大数据技术与应用高端班为例。他们为学员制定的大数课程据包括：基础课程板块、应用技能课程板块、硕士课程板块。

详细课程体系如下：

【部分课程描述】

《大数据核心技术》

本课程的目标是使学生了解大规模数据处理常用的技术、算法和应用系统领域的主要现状，掌握大规模数据处理相关的常用算法，大数据处理系统的设计以及在搜索系统中的大规模数据处理技术，课程中需要学生阅读大量的相关论文来加深对技术的理解。

《数据***集与管理》

本课程系统讲解数据***集的过程、工具、方法，通过一个实例完成对指定任务的数据***集工作，深入剖析网络爬虫进行数据***集的过程和策略、如何抓取不同类型的数据和文档内容以及抓取过程中的优化，教会学生通过一种常见工具完成对指定任务的数据进行***集，并实现本地存储。

《数据挖掘与数据仓库》

本课程主要讲解数据挖掘和数据仓库技术的基本原理和应用方法，包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘等。

《机器学习》

本课程分为理论和实验两个主要部分：理论部分基于机器学习整体体系结构，从数学理论、直观理解和编程实现三大方向讲授机器学习的各种模型和算法；实践部分给出实际待解决的问题，由学生自己动手，使用Python或R编程语言利用机器学习算法解决实际问题。通过本课程学生可以理解数据背后的真实含义，理解机器学习在我们生活当中的重要作用，掌握快速发展的机器学习技术。

《自动化数据分析》

本课程以业务数据及其他相关数据为依据，***用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关营销活动、投资活动、营运能力和增长能力状况等进行分析与评价，为企业的经营管理者了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来、做出正确决策提供准确的信息或依据。课程的目标是使学生掌握数据分析在企业经营和价值增值中的实践和应用方法、数据分析报告的撰写，便于在工作中实际操作。

北航的大数据技术与应用高端班是支持考取工程硕士的，毕业之后可以拿到北航的毕业证和学位证。一般都是在周末上课，学期2-3年，中间会穿插不少的上机作业课、学术讲座、外教英语课等。

希望以上回答对你有帮助。

北京尚学堂大数据8.0课程大纲学习路线图

想学习大数据的小伙伴注意了，培训主要有线上和线下结合的方式’，也就是网络直播课和线下班级授课这两种方式

第一阶段-Linux和高并发
大数据平台都是在Linux环境下运行的，学习Linux能更好的理解大数据技术和原理
1、Linux 基础
2、Linux 初级
3、Linux 文本操作
4、Linux 文本分析
5、Linux 管理
6、Linux 安装管理
7、Linux 高级
8、Linux 脚本编程
9、Linux 脚本案例
10、网络基础
11、四层负载均衡
12、Keepalive 高可用
13、Nginx 原理与配置
14、Nginx 反向代理与负载均衡
15、Session 和缓存

第二阶段-Hadoop生态体系
zookeeper
HDFS概念
MapReduce
MapReduce案例
Cloudera
Manager
Hue impala
oozie
Redis缓存数据库

第三阶段-大数据数据仓库阶段
数据仓库基础
Hive架构
Hive DDL
Hive DML
Hive查询访问
Hive安全管理与压缩
Hbase架构与操作
Hbase压缩与存储
Flume
Sqoop
ElasticSearch
Kylin架构与使用

第四阶段-Spark计算框架体系阶段
什么是程序；
如何配置J***a开发环境；
J***a编程的过程是怎样的；
J***a有什么物特点；
程序
Scala基础
Scala高级应用
Spark核心基础
Spark转算算子Spark行动算子
Spark持久化算子
Spark核心进阶
Spark核心高级
SparkSQL
Kafka分布式消息系统
SparkStreaming

第五阶段-机器学习和算法体系
python基础
python***与函数
python文件操作
python 设计模式与异常
python数据库操作、Numpy 模块、矩阵操作
PySpark 多元线性回归算法
贝叶斯分类算法
KNN 分类算法 Kmeans 算 法 、Kmeans++算法
TF-IDF算法
逻辑回归分类算法
决策树算法
随机森林算法
推荐系统原理

第六阶段-Flink实时计算系统阶段
Flink基础
Flink安装部署
Flink Api
Flink高级功能
Flink窗口与Time
Flink与Kafka整合

第七阶段-平台架构师课程体系阶段Hive优化Hbase 优化Spark核心源码分析 Spark优化 机器学习优化 Flink源码分析