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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。
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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。大数据分析的几个方面：1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性
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