大数据可视化工程师培训

任何行业都有大数据，譬如电信行业，互联网行业，电力，交通，教育，医疗等等。 随着业务的增长和新业务的更新，并且数据的来源越来越多，数据量的增加和数据管理的需求，都促使各个行业有大数据分析的需要。

有相关的基础学习起来会轻松一些，没有基础的话，难度会有些，投入努力和汗水，系统的学习大数据开发，是能够有一定成就的。掌握到大数据开发的专业技术，就业方向有：大数据系统研发，大数据应用开发，大数据分析等。

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。

大数据好学吗？该不该转行大数据？这是很多同学心中的疑惑，就来给大家解答一下这些问题。第一个问题：大数据好不好学？总结了一下几种情况，供参考。1.对于有开发经验的同学来说，学大数据还是比较容易的，比如你现在是做JAVA开发的，那么你转行大数据做JAVA大数据开发，只需要把大数据框以及相关大数据技术学到，再辅以一定的项目练习，基本就可以干活了；如果你现在是做的Python开发，同样你也只需要学好大数据框架以及相关技术，再辅以相关项目就可以从事Python大数据开发了。2.如果你是零基础，学习能力一般，在理解概念会稍微慢一点，比如学到JAVA面向对象的时候，这部分同学就比较懵了，但是只要肯付出，愿意多问，愿意去琢磨，也能得到理想的结果。3.零基础学习能力很强，比如毕业于211、985高校，相对来说，学起来就比较轻松。在我们的大数据培训班，50%以上都是这样的学生，不得不说，学习能力强，学啥都快，不光是编程。第一种有开发经验，他们会去主动学习；第三种学习能力强，他们相信自己能学会。但第二种他们缺乏自信，也是比较犹豫的一部分人。三种人中，也以第二种学生居多。如果想转行，三点建议，可供参考。1.不要犹豫，先学。先找学习资料，从零开始学，只有你真的开始去学了，才能知道好不好学。2.统招本科学历，学大数据，找大数据开发工作。目前一线城市的企业，对大数据开发工程师的学历要求都是本科。3.大专学历，学JAVA，找JAVA开发工作。学历不够，先把JAVA学好，找一份JAVA开发工作，如果对大数据感兴趣，可做2年JAVA开发后，再转大数据，用开发经验来弥补学历的短板。希望对你有帮助~

新手学习大数据需要具备基础一数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。

对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

新手学习大数据需要具备基础二分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。

新手学习大数据需要具备基础三编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。

对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

新手学习大数据需要具备基础四业务理解

业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。

对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。

对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

新手学习大数据需要具备基础五逻辑思维

这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。

对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。

对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

新手学习大数据需要具备基础六数据可视化

数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。

对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。

对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。

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1、大数据开发工程师大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。2、大数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

这个应该要看机构的师资情况，学习环境，学习氛围，课程设置等因素来考虑，您可以实地考察一下

关于大数据学习：

一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：