北京大数据培训费用一般学习多长时间

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 *** 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

2014年中国十大教育品牌

1新东方(集教育培训/教育产品研发/服务等于一体的大型教育科技集团,美国上市,北京新东方教育科技(集团)有限公司)

2学而思教育(国内最具知名度的中小学教育培训机构之一,中小学教育培训领先品牌,北京学而思教育科技有限公司)

3安博教育(国内第一个真正以升学与就业两大关键需求为导向的全国性教育服务品牌,美国上市公司,安博教育集团)

4学大教育(目前国内个性化教育培训领域的领先者,教育培训机构十大品牌,美国上市公司,北京学大信息技术有限公司)

5环球雅思(国内规模最大并在美国上市的连锁外语培训机构之一,国内知名连锁培训机构,北京环球天下教育科技有限公司)

6正保远程教育(北京高新技术企业,具备网络教育资质、经教育部批准开展远程教育的专业公司,北京东大正保科技有限公司)

7弘成教育(国内首个成功登陆海外资本市场的网络教育全面服务提供商,十大教育培训机构品牌,弘成科技发展有限公司)

8北大青鸟(我国最大IT职业教育机构之一,致力培养中国IT技能紧缺型实用人才,北京阿博泰克北大青鸟信息技术有限公司)

9巨人教育(国内中小幼教育领先品牌,极具品牌影响力的教育连锁机构,行业竞争力企业,大型综合教育集团,巨人教育集团)

10中公教育(国内公职类职业培训规模最大的现代化职业教育机构,职业教育服务业领先企业,极具影响力的教育连锁机构)

大数据培训面授班学习的时间大约半年，费用基本上2万元左右，选择大数据培训机构的时候重点关注机构的口碑情况，除了口碑还要关注机构的课程体系，师资力量、费用花销、就业情况等方面，如需学习大数据，推荐选择达内教育。

大数据的前景非常广阔，学习大数据后可以从事以下工作：

1、Hadoop开发工程师。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

2、数据分析师。数据分析师是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。

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，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

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。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询达内教育。作为国内IT培训的领导品牌，达内的每一名员工都以“帮助每一个学员成就梦想”为己任，也正因为达内人的执着与努力，达内已成功为社会输送了众多合格人才，为广大学子提供更多IT行业高薪机会，同时也为中国IT行业的发展做出了巨大的贡献。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

1、机构在精不在大：有一些大型培训机构开设的课程几乎覆盖了所有行业，哪个行业热就开始哪个行业的课程，所以遇到这样的机构要注意了。

2、讲师的实战经历很重要：讲师一定要在企业中从事过开发工作，只有实际的工作经验才能更好的从企业角度进行教学

3、教学模式：最好选择小班授课，讲师更容易照顾到每个学生

4、课程安排：课程很重要，有一些机构不具备大数据培训的能力，开始了java+数据库课程就对外声称大数据

以下是我们的课程安排，如果成都的朋友想学习大数据可以参考一下：

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+JavaWeb

1、掌握JAVASE基础语法

2、掌握JAVASE面向对象使用

3、掌握JAVASEAPI常见 *** 作类使用并灵活应用

4、熟练掌握MYSQL数据库的基本 *** 作，SQL语句

5、熟练使用JDBC完成数据库的数据 *** 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、JAVASCRIPT

2、掌握Jquery基本 *** 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struts2

3、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 *** 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 *** 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 *** 作、HiveDML *** 作、HiveDQL *** 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。

大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，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+JavaWeb

1 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 *** 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、jdk80新特性、SVN、Maven、easyui

4 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 *** 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 *** 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。

以上就是关于大数据课程都学什么啊全部的内容，包括:大数据课程都学什么啊、中国十大教育品牌都有那些、北京大数据培训费用一般学习多长时间等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！