大数据学习,大数据培训班需要多少钱

大数据学习难吗？

大数据学习有一定的难度，建议找一家专业的培训机构进行学习，推荐选择【达内教育】，该机构培养的学员专业技能强，职业素养好，在用人单位中拥有良好口碑。

【大数据学习】内容如下：

1、Scala：Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计，大数据开发需掌握Scala编程基础知识。

2、Spark：Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求。

3、Azkaban：Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。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】。该机构致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、测试工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才，拥有行业内完善的教研团队，强大的师资力量，确保学员利益，全方位保障学员学习；更是与多家企业签订人才培养协议，全面助力学员更好就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

大数据具体学什么?

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

大数据旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

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。

5、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，经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++。

大数据学习什么

大数据学以下内容：

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

5.熟练使用MySQL，掌握SQL语法

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用

7.Flume的架构原理、组件自定义、监控搭建，熟练使用Flume开发实战需求

8.Kafka的安装部署以及框架原理，重点掌握Kafka的分区分配策略、数据可靠性、数据一致性、数据乱序处理、零拷贝原理、高效读写原理、消费策略、再平衡等内容

9.统筹Hadoop生态下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、DataX、MaxWell等诸多框架，搭建数据采集系统，熟练掌握框架结构和企业级调优手段

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GitGit 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.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，能够更加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

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

怎样学习大数据

学习大数据的方法：

1、关注一些大数据领域的动态，让自己融入大数据这样一个大的环境中。然后找一些编程语言的资料（大数据的基础必备技能）和大数据入门的视频和书籍，基本的技术知识还是要了解的。

2、对于有一定编程基础的同学，相对于零基础的小白来说，情况会略好一些，毕竟深处互联网大环境下很长时间了。唯一欠缺的是对大数据技术知识的匮乏，所以先吃透自己所修的编程语言，然后从Hadoop、spark入手对大数据的技术进行了解。