易操作的大数据工程师培训

师资力量，培训机构与传统教育的最大区别就是培训机构面向就业，而传统教育更多的面向应试或者学历获得。所以大数据培训机构的讲师是否在大型互联网企业有过多年大数据开发的工作经验就非常重要，这将决定了学员毕业后面试通过率以及入职后是否可以胜任工作的问题，因此，主要从这两方面来考虑

以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。一、 第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)1. 难易程度：一颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等4. 描述如下：从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。二、 第二阶段：JavaSE+JavaWeb1. 难易程度：两颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式4. 描述如下：称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。三、 第三阶段：前端框架1. 难易程序：两星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、新特性、SVN、Maven、easyui4. 描述如下：前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。四、 第四阶段：企业级开发框架1. 难易程序：三颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离4. 描述如下：如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。五、 第五阶段： 初识大数据1. 难易程度：三颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)4. 描述如下：该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。六、 第六阶段：大数据数据库1. 难易程度：四颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)4. 描述如下：该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。怎么简化呢?在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询七、 第七阶段：实时数据采集1. 难易程序：四颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化4. 描述如下：前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别八、 第八阶段：SPARK数据分析1. 难易程序：五颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性4. 描述如下：同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

大数据开发工程师课程体系——Java部分。第一阶段：静态网页基础1、学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性2、学习HTML表格、表单的设计与制作3、学习CSS、丰富HTML网页的样式4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观5、复习所有知识、完成项目布置第二阶段：JavaSE+JavaWeb1、掌握JAVASE基础语法2、掌握JAVASE面向对象使用3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作，SQL语句5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统第三阶段：前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握Jquery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、项目实战+扩充知识：项目案例实战POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j第四阶段：企业级开发框架1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离以上Java课程共计384课时，合计48天！大数据开发工程师课程体系——大数据部分第五阶段：大数据前传大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建第六阶段：CentOS课程体系CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练第七阶段：Maven课程体系Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练第八阶段：HDFS课程体系Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练第九阶段：MapReduce课程体系MapReduce深入剖析:执行过程详解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗详解、MapReduce编程基础、MapReduce编程进阶、MapReduc阶段作业与实战训练第十阶段：Yarn课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度第十一阶段：Hbase课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练第十二阶段：MongoDB课程体系MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练第十三阶段：Redis课程体系Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练第十四阶段：Scala课程体系Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练第十五阶段：Kafka课程体系Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练第十六阶段：Spark课程体系Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战第十七阶段：Hive课程提体系体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练第十八阶段：企业级项目实战1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台2、移动基站信号监测大数据3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！0基础大数据培训课程共计学习130天。以上是大数据开发培训内容，加米谷是线下面授小班教学！

全国培训机构千千万，别的不说，给几点建议还是可以的：1.看师资，这个是必要的，毕竟好的老师，教学水平会直接影响在学学员的学习质量，那么我们该如何分辨？直接有效的方式就是实地的试听，试听老师的课程，去感受上课的氛围，学生的一个学习状态，大概你就清楚老师的教学水平了。2.看教学方式，授课模式，对于想通过培训转行IT，建议教学模式选择面授，教学方式选择理论+实践+项目实训的学习模式，因为技术行业，实践为主，面授的话，老师可以手把手的带，手把手的教，有什么问题可以随时的问，随时解决，提升自己的学习效率。3.看后期学员的就业情况，看口碑，市场的口碑，是否总体口碑情况较好，了解往届毕业学员的就业情况，平均薪资，这个你可以看他们的就业数据，有条件的可以跟以往学生联系下，了解具体的一个情况，心里就有底了。道听途说不足为信，要实地考察。个人建议，以上三个方面为重点考察要点，至于课程体系，学费，都是可以直观看到的，可以通过朋友，自己的对比来进行考量，就不一一的阐述了。对了还有最后一点，要明白，后期就业好不好，跟自己的技术能力有关，在培训期间好好的学习技术是关键，后期也需要自己不断的学习，那么就业自然是不用担心的。希望想入行IT的小伙伴，都能找到自己满意的培训机构。

如果在成都的话，可以了解下邦飞科技，一家有自己研发团队的专业编程培训机构，研发的部分商业会拿给学生学习。教学团队是由一位有十五年开发经验的大牛带领的教师团队。部分老师还是CSDN的客座讲师和高校的外聘讲师。

各有各的好处

这个要看你在哪个城市了，每个城市所存在的机构都不一样。最好选择覆盖地区广的，比较权威的培训机构。大数据的专业要求很高。目前敢培训大数据的学校都是具备一定专业性的，主要看看是否能提供真实的案例来供学生们分析来进行专业性的判断。多看看网络上的口碑。找到真正适合自己的培训机构。需要掌握的专业技术：坚实的Java技术作为基础支持，之后学习：Hadoop，大数据存储，大数据架构设计，大数据实时计算，大数据数据采集，大数据商业实战等。技术人员就业方向：大数据系统研发人才，大数据应用开发人才和大数据分析人才。

大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、 ... 大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作，必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、复习所有知识、完成项目布置等。 除此之外大数据工程师培训课程有哪些? 大数据工程师培训课程第一部分：大数据基础——java语言基础方面 1、Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 2、 HTML、CSS与Java PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用 3、JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 大数据工程师培训课程第二部分： Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 大数据工程师培训课程第三部分：分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 1、分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网() 2、storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 大数据工程师培训课程第四部分：大数据项目实战(一线公司真实项目) 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 大数据工程师培训课程第五部分：大数据分析 —AI(人工智能) Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

中公近年来，大数据运维师、大数据开发工程师、大数据算法工程师等岗位成为很多企业的稀缺岗位，所以成为了很多人转行的选择之一。大数据领域三个大的技术方向，这些不同的技术方向，对应企业的哪些招聘岗位?1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科对应岗位：大数据运维工程师精通任何方向之一者，均会 “ 前(钱)”途无量。三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。加油！