气球飞哇
大数据学习找大数据培训机构是可以的，节省时间成本。能接触到最新技术。但选一家靠谱的大数据培训机构是很重要的，毕竟“好的选择是成功的一半”。具体怎么样选，建议如下。首先要了解大数据就业方向大数据工程师的三个就业方向: Hadoop大数据开发，对应部门包括大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等数据挖掘对应工作场所，包括数据科学家、数据挖掘工程师等，以及和运维相关的大数据运维工程师等，就业的情况还是和个人的技术实力分不开的。然后从他们的师资力量、大数据培训课程内容、口碑以及学员就业情况这四个大的方面去进行分析，然后选择几家比较好的再进行一下对比。最后选择一个比较适合自己的进行实地校区进行考察。师傅领进门修行靠个人，只有真正掌握专业的技术知识，拥有强大的技术核心竞争力，才能成为我们战胜竞争对手的法宝。 技术不够专业，不可替代，在职业素养上也有一定的优势。
小葛装饰
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。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：第一，数据体量巨大从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
岁月若如世
大数据培训内容有8个方面，你可以按照顺序学习，大数据更适合有基础的人学习，没有基础建议先学习Java，大数据前景很不错的，薪资可观，人才缺口大，应用领域众多，学大数据可以从事的工作也很多，例如：
大数据分析师
大数据挖掘师/算法工程师
大数据工程师
大数据运维工程师
大数据仓库工程师
大数据产品经理
大数据架构师/资深大数据架构师
孙先生孙太太
从发现情景来看，大数据一定是后面至少10年的热点。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在流行hadoop，流行内存计算、内存数据网格等等，以后还会有更多的概念和技术，但本质都是为大数据服务。数据TB、PB、EB、ZB、YB的飙升，将诞生系列新的技术和产业。而对技术人员，新生的数据科学家Data Scientists，将是最有发展前景的职业。就业前景虽好，但自学较困难。有机会最好还是选择尚硅 谷大数据Hadoop培训，进行系统化学习。
冒火得很000
首先大数据spark技术是基于Python和scala编程语言的，熟悉掌握这两种编程语言是必须的；其次是要学习spark应用场景、模型和集群搭建等内容；还有后期的大数据处理等都是必要的知识点
qiuqiuFreda
大数据运维工程师需要的技能有：具备一定的服务器知识、有提供方案的能力、需要对数据具有高度的敏感性、需要掌握一些脚本语言。
技能：
大数据运维工程师具备一定的服务器知识。在大数据的传输过程中，离不开服务器的知识。大数据运维工程师掌握服务器知识，才能对服务器进行合理的配置，在服务器出现故障的时候能够自如地应对。
大数据运维工程师需要具有提供方案的能力。大数据运维工程师需要对数据进行分析，然后再根据分析的结果，为公司制定具有可行性的方案，这样才能体现出数据分析的实际价值。
大数据运维工程师需要对数据具有高度的敏感性。高度的敏感性可以帮助大数据运维工程师透过现象发现数据背后隐藏的更有价值的内容。
大数据运维工程师需要掌握一些脚本语言。常见的脚本语言Shell、PHP、COBOL等，大数据运维工程师最少需要熟练掌握其中一种。以上就是大数据运维工程师需要掌握的一些常见技能。
大数据运维工程师的主要职责：
1、承担团队的日常管理，如值班安排、工作分配、日常考评等。
2、组织制订、完善与本部门相关的管理制度、标准操作手册 SOP维护操作MOP和应急预案等。
3、组织制定中心基础设施保养计划，做好相关计划的实现、控制及优化工作。
4、审核、报批、组织实施各类变更申请、事报告工作，做好相关应急工作的指挥与处理。
5、组织开展数据中心基础设施运行维护相关培训、训练与演练。
6、协助商务部与外包服务商洽谈相关维护服务合同，监督服务实施并要求进行审核与考评，确保相关基础设施的稳定运行。
7、负责数据中心基础设施资源统计、容量预警工作，做好每月用水用电统计、PUE统计与分析。
8、配合数据中心进驻客户的场地选址、平面布局、改造实施、进驻管理等支持协调工作。
9、基础设施月报、环境报告的编写和提交。
10、数据中心基础设施的持续优化和改善。
11、负责上级主管领导交办的其它工作。
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