大数据应用的课程大纲

高级大数据运维课程大纲那家最好

到魔据不错，很注重基础教育，看合不合适。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。

大数据教学大纲，求大神赐教

第一阶段

CORE JAVA （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握）

Java基础

数据类型

运算符、循环

算法

顺序结构程序设计

程序结构

数组及多维数组

面向对象

构造方法、控制符、封装

继承

多态

抽象类、接口

常用类

*** Collection、list

HashSet、TreeSet、Collection

*** 类Map

异常

File

文件/流

数据流和对象流

线程（理解即可）

网络通信（理解即可）

第二阶段

数据结构

关系型数据库

Linux系统 *** 作

Linux *** 作系统概述

安装Linux *** 作系统

图形界面 *** 作基础

Linux字符界面基础

字符界面 *** 作进阶

用户、组群和权限管理

磁盘分区管理

文件系统管理

软件包管理与系统备份

Linux网络配置

（主要掌握Linux *** 作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux *** 作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器 *** 作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux *** 作系统的安装、命令行 *** 作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux *** 作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络 *** 作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。）

重点掌握：

常见算法

数据库表设计

SQL语句

Linux常见命令

第三阶段

Hadoop阶段

离线分析阶段

实时计算阶段

重点掌握：

Hadoop基础

HDFS

MapRece

分布式集群

Hive

Hbase

Sqoop

Pig

Storm实时数据处理平台

Spark平台

若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；

第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；

前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！

零基础大数据开发课程大纲哪里正规

这个我知道，可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。

大数据培训课程大纲去哪里学

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：MapRece课程体系

MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec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 *** 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。

以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！

高级大数据开发课程大纲那个最好

魔据条件不错，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。未来一定是大数据时代，现在选择还不迟，只要努力一定会有更好的发展前景，希望你能为有一个好的前程。

包头大数据培训课程大纲有哪些

数据采集、数来据预处理、分布式存自储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等。

大数据没有什么捷径可走，都需要一步步的走，魔据大数据课程简单容易懂，校友都是很热心的，学习互相帮助，学习也会快些。

大数据培训课程大纲有没有什么学习心得谈谈

挺难的说也可能和我没有基础有关吧，但是入门就好了。我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，这是我得到的学习经验，希望对你有帮助。

大数据培训课程大纲要学什么课程

课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等

我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***

专业大数据运维课程大纲那个好

要说好的数魔据可以，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。

短期大数据培训课程大纲要学多长时间

根据你需要学习的课程而定，去过魔据条件不错，一班五十人左右还是可以接受的，像有些一百人以上那就有点接受不了了，老师也顾不过来，个人不建议去，可以去实际考察一下。

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

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