階段一、0基礎學習打基礎：java語言、 Linux

java可以說是大資料最基礎的程式語言，我接觸的很大一部分的大資料開發都是從Jave Web開發轉崗過來的。

階段二、大資料Hadoop體系

Hadoop是用Java語言開發的一個開源分散式計算平臺，適合大資料的分散式儲存和計算平臺。Hadoop是目前被廣泛使用的大資料平臺，本身就是大資料平臺研發人員的工作成果，Hadoop是目前比較常見的大資料支撐性平臺。

階段三、Scala黃金語言和Spark

Scala和java很相似都是在jvm執行的語言，在開發過程中是可以無縫互相呼叫的。

Spark 是專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark是MapReduce的替代方案，而且相容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生態系統，以彌補MapReduce的不足。

階段四、 大資料專案實戰（一線公司真實專案）

資料獲取、資料處理、資料分析、資料展現、資料應用

大資料培訓，大資料需要學什麼？

https://www.toutiao.com/i6605723461937529348/

根據大資料專業的特點和學習需要，建議按照以下五個階段學習。

第一階段：JavaSE基礎核心

因為大資料很多框架需要使用Java語言，所以掌握Java基礎是必須的。下面是一些要點：

Java基礎語法Java常用APIJava8的新特性，特別是函數語言程式設計和流式程式設計對以後大資料學習非常有幫助

第二階段：資料庫核心知識

大資料領域有很多模型和概念和資料庫相似，所以學習資料庫核心知識對以後大資料的學習非常有意義。

下面是一些要點：

學習會使用任意流行的資料庫，比如MySQL、SQLServer、Oracle等。

重點學習SQL。

第三階段：大資料基礎核心

本階段開學習大資料開發領域核心的技術，像Hadoop、HBase、Hive等。重點需要掌握Hadoop的HDFS、MapReduce，Hive資料倉庫的搭建和資料統計分析。

第四階段：Spark生態體系

Spark是一個基於記憶體的計算和分析引擎，相比Hadoop做大資料分析和計算有速度的優勢，現在大部分企業從Hadoop轉向Spark。

第五階段：Flink流式資料處理框架

雖然Spark也可以做流式計算，但是不是真正的實時流式計算，而要做實時流式計算推薦學習Flink。

大資料培訓課程一般會涉及資料統計、資料倉庫與商務智慧技術、機器學習與模式識別、HADOOP技術等。當前，在網易學堂、騰訊課堂、三節課、起點學院等眾多網站上都有線上課程功學習者來學習，有志於從事大資料相關行業的同學都可以去註冊學習。當然，也有很多線下的培訓機構在做大資料這塊的培訓與認證業務。比如：戎易商智、CDA、東華軟體等機構都有大資料分析師、大資料管理師等培訓與認證業務。在高校方面，清華大資料資料科學研究院、北航軟體學院、人民大學統計學院、對外經貿大學等也開設可大資料相關的專業和課程。

以北航軟體學院的大資料技術與應用高階班為例。他們為學員制定的大數課程據包括：基礎課程板塊、應用技能課程板塊、碩士課程板塊。

詳細課程體系如下：

【部分課程描述】

《大資料核心技術》

本課程的目標是使學生了解大規模資料處理常用的技術、演算法和應用系統領域的主要現狀，掌握大規模資料處理相關的常用演算法，大資料處理系統的設計以及在搜尋系統中的大規模資料處理技術，課程中需要學生閱讀大量的相關論文來加深對技術的理解。

《資料採集與管理》

本課程系統講解資料採集的過程、工具、方法，透過一個例項完成對指定任務的資料採集工作，深入剖析網路爬蟲進行資料採集的過程和策略、如何抓取不同型別的資料和文件內容以及抓取過程中的最佳化，教會學生透過一種常見工具完成對指定任務的資料進行採集，並實現本地儲存。

《資料探勘與資料倉庫》

本課程主要講解資料探勘和資料倉庫技術的基本原理和應用方法，包括資料倉庫的概念和體系結構、資料倉庫的資料儲存和處理、資料倉庫系統的設計與開發、關聯規則、資料分類、資料聚類、貝葉斯網路、粗糙集、神經網路、遺傳演算法、統計分析、文字和Web挖掘等。

《機器學習》

本課程分為理論和實驗兩個主要部分：理論部分基於機器學習整體體系結構，從數學理論、直觀理解和程式設計實現三大方向講授機器學習的各種模型和演算法；實踐部分給出實際待解決的問題，由學生自己動手，使用Python或R程式語言利用機器學習演算法解決實際問題。透過本課程學生可以理解資料背後的真實含義，理解機器學習在我們生活當中的重要作用，掌握快速發展的機器學習技術。

《自動化資料分析》

本課程以業務資料及其他相關資料為依據，採用一系列專門的分析技術和方法，對企業等經濟組織過去和現在有關營銷活動、投資活動、營運能力和增長能力狀況等進行分析與評價，為企業的經營管理者瞭解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來、做出正確決策提供準確的資訊或依據。課程的目標是使學生掌握資料分析在企業經營和價值增值中的實踐和應用方法、資料分析報告的撰寫，便於在工作中實際操作。

北航的大資料技術與應用高階班是支援考取工程碩士的，畢業之後可以拿到北航的畢業證和學位證。一般都是在週末上課，學期2-3年，中間會穿插不少的上機作業課、學術講座、外教英語課等。

希望以上回答對你有幫助。

參加大資料培訓都學習些什麼，隨著網際網路在近幾年的飛速發展，大資料頁被越來越多的人所熟知，不管是行內的人還是行外的人都紛紛加入這個行業！於是許多的培訓機構也紛紛崛起，開設相關的培訓課程！作為一個未來的十分有前景的行業。成為大資料工程師無疑是迎接一個很有前景的職業生涯，那麼大資料工程師，要學習什麼內容呢。

其實說到大資料主要學習的技術，最直接的就是從職位需求入手，但是這樣也會有弊端就是導致學習的東西不會很全面。

檢視各大招聘網站，BAT等大廠不同的企業要求員工具備的工作技能也是有所不同的，透過這個我們做了一個簡單的分析總結可以為大家參考一下。

大資料培訓的內容：

大資料培訓有哪些方式

其實隨著社會的進步和網際網路的發展，現在的大資料培訓方式已經產生了多種模式，大體分為影片學習、線上直播學習、線下面授學習、雙元學習模式幾種方式。大家可以根據自己的自身情況進行選擇適合自己的大資料培訓方式進學習。

（內容會比較長，如果是真心想學大資料分析，建議看完，如果只是湊熱鬧，那就隨意）

隨著這次疫情對國內市場的影響，企業數字化轉型迫在眉睫，市場對大資料分析師的需求也遠遠超過了150萬。人才的缺口給很多培訓機構帶來了希望，因此，市面上的大資料教學課程也如雨後春筍般層出不窮，讓人眼花繚亂。

最近在回答知乎上的問題時，很多人都在問，如果要報班學習大資料分析，應該選擇哪個培訓機構比較好，面對這個問題，我無法去評判哪個機構好，哪個機構不好，一般都是建議大家按照自己的學習需求去選擇，總結如下：

首先，確定自己的需求是什麼？

在需求下學習的人基本上可以分為兩類：一類人群屬於自己工作中需要一些資料分析類的技能支援，只需要學習Python、SQL等工具類技能就可以滿足需求，但是不能成為專業的大資料分析師；

還有一類是衝著大資料分析師這個崗位去的，這類人對於大資料分析的基本素養要求就會比較高，所要學習的層次也會更高一些。

其次，確定自己應該怎麼學？

如果是第一種，只是為了提升工作效率而學習，這種就比較簡單，報哪個班其實都無所謂。

因為現在市面上的培訓機構，95%的培訓機構裡面的老師，都是曾經在程式設計師裡面比較牛的人，這種人教會python、SQL這些都是高手。

他們對這些工具的操作可謂是信手拈來，在選擇報班的時候，只要對比價格就行，基本上沒有太大區別。

如果是第2類人群，目標明確找工作的那一類。我建議在報班前先去招聘網站看看，看看現在的企業在招聘大資料分析師時都需要具備哪些能力，去好好領悟一下企業的人才需求是什麼。

認真對比後你會發現，只要是真正要找大資料分析師的企業，他們都會在崗位能力裡面提及：需要該崗位從業人員擁有用資料幫企業解決某些問題的能力。

假如是一個純小白要轉行大資料分析，可能不太理解什麼叫用資料幫企業解決某些問題，只要是工作過的人都知道，不管你是在哪個公司工作，公司看重的是員工解決問題的能力。

其次考慮的才是員工的工具使用情況，所以工具學習是最基礎的，就相當於做平面設計需要會使用最基本的製圖工具是一樣的道理。

但是設計經驗和設計思維，才是決定一個人是否是一位優秀設計師的根本，大資料分析也是一樣的道理。在學習過程中切不可本末倒置，如果是小白需要學習工具使用，那麼和第一種人一樣，要麼自學，網上的免費教程很多；要麼就報班，這種對報班沒有太大要求。

如果是正兒八經要做資料分析師，那我給你如下幾條建議：

學習方式選擇

學習方式無非就是兩種：一種是自學；一種是報班。其實兩種方式都有各自的優缺點，具體如何選擇那因個人情況而定，但是我們可以分析對比一下，方便大家選擇最適合自己的學習方式。

自學

自學的話，學習時間比較自由、不用受到任何約束，可以自己安排時間，而且學習直接支出費用要少很多，但是自學過程中一定要注意專案經驗的積累，不能只學了工具技能卻忘了專案經驗。

因為現在企業招聘都是很看重資料分析師的專案經驗，這個你在隨便一個招聘網站搜尋相關招聘資訊都能看見企業需求。

所以，在學習的過程中，我建議儘可能地去找從事過或者是正在從事資料分析師的朋友，讓他們能夠“手把手”地帶你去接觸一些真實專案，並且能夠傳授一些專案經驗給你。

只有在自學的過程中注重專案經驗的獲取，在學完後才能更順利地步入大資料分析師這個崗位，如果沒有專案經驗，那就只能從資料清洗、資料統計等基礎性的工作做起，其工資水平可能還沒有現在的收入高。

同時，自學的過程可能會比較枯燥，一個人的學習會比較沒意思，如果不夠自律、信念不夠堅定的話，很可能會中途放棄，來來回回反反覆覆，學習時長會不可控制。

如果按照正常的自學內容和進度來看，要達到初級的資料分析師水平，大概需要2年的時間。

報班學習

報班學習的話首先是時間上就能縮短很多，2個月就能掌握自學2年才能學到的內容。

當然這個時候選擇什麼樣的培訓機構，就要回到我們之前講的學習目標上了。確定是要走大資料分析這條路，那就要去分辨各個培訓機構的課程設計，選擇主要帶著學員做實訓專案的，一定要是做企業真實專案的那種，而不是隨便在網上爬一些資料，讓你去練手的那種。

兩者的區別我會在後面培訓機構選擇中詳細講解。

報班學除了時間縮短之外，培訓班裡面會有比較有經驗的大資料分析師帶著你去做專案，積攢專案經驗，避免了你在自學過程中找不到人帶你的尷尬，因為大資料分析對於大資料分析師的專案經驗要求真的很高。

還有一個就是費用的問題，相比於自學，報班學習肯定是要在短期內支出比較多的費用，目前市面上的大資料分析培訓班費用基本上都在2萬左右。

但是你要算一筆時間賬，如果2個月時間能夠掌握大資料分析技能，然後去就業，這樣的情況下一年內，你就可以成為一名比較厲害的大資料分析師，工資也能從8K、9K，在一年內漲到2W左右。

而如果是自學的話，雖然花費沒有這麼多，但時間成本是很大的，自學2年，再加上從業過程中慢慢提升，可能5年時間才能達到報班1年的效果。

而且目前大資料應用比較廣泛，發展比較快速的城市對於人才引進都有一定的政策支援，如果選對城市去學習，可能不但不花錢，還能掙一筆。如果要報班，建議研究一下各地的人才引進政策。

以杭州人才引進政策為例，凡是畢業7年內的本科、碩士、博士，只要在杭州就業，就可以一次性分別拿到1W、3W、5W的生活補貼，應屆畢業生拿的更多，同時一些學習機構也是會有一些優惠專案的。這是什麼意思呢？舉例說明哈。

如：A是畢業7年內的全日制碩士，繳納2萬元學費在杭州的九道門商業資料分析學院參加完大資料分析實訓班學習後，與杭州市餘杭區某家企業簽訂勞動合同，A同學即可領到資料分析實訓基金會的6000元助學金。

同時，杭州市餘杭區政府將一次性給予A同學30000元生活補貼。也就是說，A同學在參加完學習後，扣除學費，A同學還能賺16000元。

至於到底要以那種學習方式來學，那就根據個人自己的情況來確定了。

學習課程選擇

（這裡會比較囉嗦，但是不羅嗦的話又說不清楚，各位多擔待哈）

其實之前我已經說到了一點點，我相信每一位學習的最終目的就是為了日後工作，沒有人是為了學著玩的。

那麼，我們在選擇學習課程的時候，就要選擇最有利於自己就業的課程。我們翻看招聘網站資訊，很明顯能看到，幾乎所有企業都是要求有3-5年的專案經驗。

企業要的專案經驗一定是有實戰效果的專案經驗，而不是隨隨便便去網上爬取一些資料做的“練手實驗”。

我之前和一些企業負責人有聊到過這個話題，當時一家做外貿服裝的企業老總就說，他們很需要資料分析師，需要能透過資料分析給出建議的大資料分析師，這些建議能提升他們運營人員的工作效率，進而提升公司營業額。

可是這麼久以來，他們招到的“大資料分析師”都是隻能處理簡單的資料問題，對於複雜環境下的資料分析無從下手，根本就沒有達到他們對這個崗位的需求，這個崗位一直在換人，但到現在也沒有找到一個真正合適的人。

這就是市場對大資料分析師的需求，聽完後你會發現，公司要的不是一個會python、java、Hadoop、SQL等等工具的“工具人”，他們需要的是一個有思想的資料分析師。

所以，我們在選擇課程的時候，就要分清楚，哪些課程能帶給你市場所需要的東西。

疫情之前，這個課程對於正真思考過自己想要學什麼的人來說，還是比較好分辨的，因為市面上99%的培訓機構都是在教大家工具的使用，用1個多月的時間教學員怎麼使用python，對於專案實戰並不重視，所以比較容易區分。

但是從年後開始，所有的培訓機構看著市場的變化，都意識到專案實訓才是當先培養大資料分析師的重要因素，因此，幾乎一夜之間，所有培訓機構都推出了所謂的大資料分析實戰課程，這個時候要分辨就稍微有一點點難度了。

這個時候應該如何選擇更好的課程呢？

還是要從企業需求出發去選擇課程。我們都知道，影響一個企業正常執行的因素很多，並不是某一個單個因素就能完全左右這公司的前進方向，但是每一個因素也都不能被忽視。

所以，並不是隨便爬一些資料，去做做單一的資料分析，就能真的達到企業所要的結果。

選課避坑指南

1、選課時不要被培訓機構所謂的龐大資料集所誤導。資料集再大，也是屬於“死資料”，即使把這些資料玩出花來，也沒有企業去驗證你這個資料分析做的到底怎麼樣，所有的操作只能是你的老師帶著你去玩。

因為我們都知道，資料是所有公司的秘密，沒有哪家公司會將自己公司的資料給到一個培訓機構，讓培訓機構拿著自家的資料去給學員練手，這個是不符合商業邏輯的。

我們在選擇課程的時候就要去找那種有能力做企業真實資料分析的機構的課程學習，因為這樣你才能從企業真是需要的角度去做資料分析，正兒八經的在學習中積攢專案經驗，學完後自帶經驗光芒，無需從底層做起。

2、選課時不要被授課老師的光鮮背景所迷惑。你一定要相信，在阿里幹了10年的程式設計師，也比不上一個在小公司正兒八經幹了1年的資料分析師。

術業有專攻，雖然寫程式碼是資料分析師的基礎技能，但是分析思維才是資料分析師生存與壯大的根本。很多培訓機構都會包裝自己的講師，把自己的講師吹捧的很厲害，其實我們靜下心想想，一個真正有能力的資料分析師怎麼可能去一個培訓機構做講師呢？

資料分析師是一個越老越吃香的職業，經驗越足待遇越好，在企業中，不管是從地位還是薪資上來說，都比在一個培訓機構要好的多，一個有能力的資料分析師要受了什麼刺激，才會去培訓機構任課呢？

其實，這些培訓機構的講師，基本上以前都是做程式設計師的，由於程式設計師這個職業自身的因素，很多程式設計師在從業5年左右就會出現一些身體上的問題，辭職後專業技能又不能浪費，就會選擇相對輕鬆一些的培訓機構去任教。

他們的軟體能力絕對是很厲害的，教學員基礎工具使用一點兒問題都沒有，但是回到大資料分析的精髓上來說，有些人可能就是寫了5年程式碼，資料分析一點兒都沒有接觸到，對於資料分析的精髓，他們自己也是欠缺的，那又如何去教學生呢？

課程推薦

我對比了很多家機構的課程設計，基本上都是以工具教學為主，同時會用一些資料集去給學員來練手，也就是所謂的實戰課程。

但九道門商業資料分析學院的課程還是不太一樣的，這個課程的設計值得大家花時間去看看，它是一種OBE式教學方式（以結果為導向），課程設計一共分為4個階段，全程需要做資料分析專案的企業參與驗收。

第1階段是透過做專案實戰，帶領學員全程體驗資料分析師在工作中的整個分析流程；

第2階段是透過情景帶入的方式，帶領學員做複雜環境下的專案，培養學員處理複雜環境下的商業分析思維；

第3階段是對前兩個階段的知識點總結，透過前面的兩個專案，教會學員做專案時常用的演算法、模型、機器學習等；

第4階段則是企業真實專案的匯入，帶領學員去接一個企業的真實專案：去企業開會接專案——瞭解企業需求——詳細諮詢企業最迫切解決的問題——指標分解——去企業拿資料並簽訂保密協議——資料分析（過程中不斷與企業對接人交流）——視覺化製作——PPT與分析報告撰寫——向企業彙報分析結果——企業驗收分析專案。

這整個流程下來，我覺得是目前市場上最貼近於企業需求的學習課程設計。

所以想要學習資料分析師，想要報班學習資料分析師的小夥伴，請認真比對各大機構的課程設計！

為什麼九道門商業資料分析學院就能拿到企業的真實資料呢？之前不是說企業資料是企業命脈，不會輕易給培訓機構嗎？

那就要從九道門商業資料分析學院的母公司——杭州決明資料科技有限公司說起，這個母公司本身就是一家專門從事大資料分線諮詢的大資料服務型公司，這樣的公司性質據決定了他們有能力接到企業的真實資料分析專案，同時，九道門商業資料分析學院的老師，也都是其母公司的專案組成員，每一個人都有很強的大資料分析專案經驗。

綜合評判，還是覺得這個課程從課程設定和師資力量來說，都是價效比比較高的。

自己不是學習大資料的，所以借鑑了網路一個比較不錯的大資料具體內容分享一下子。

第一階段Java語言基礎，此階段是大資料剛入門階段，主要是學習一些Java語言的概念、字元、流程控制等

第二階段Javaee核心瞭解並熟悉一些HTML、CSS的基礎知識，JavaWeb和資料庫，Linux基礎，Linux作業系統基礎原理、虛擬機器使用與Linux搭建、Shell 指令碼程式設計、Linux 許可權管理等基本的 Linux 使用知識，透過實際操作學會使用。

第五階段 Hadoop 生態體系，Hadoop 是大資料的重中之重，無論是整體的生態系統、還是各種原理、使用、部署，都是大資料工程師工作中的核心，這一部分必須詳細解讀同時輔以實戰學習。

第六階段Spark生態體系，這也是是大資料非常核心的一部分內容，在這一時期需要了解Scala語言的使用、各種資料結構、同時還要深度講解spark的一系列核心概念比如結構、安裝、執行、理論概念等。

尚矽谷大資料培訓專案業務覆蓋電商、線上教育、旅遊、新聞、智慧城市等主流行業，全程貫穿專案實戰，課程內容覆蓋前沿技術：Hadoop,Spark,Flink,實時資料處理、離線資料處理、機器學習

對於學習方式還是由一定的瞭解的，畢竟也是闖蕩過的。

大資料培訓的學習一般可以分為線上和線下倆種大的型別，其次在倆種大的型別下邊又可以分為多種小的型別，下邊就簡單是介紹一下：

線上方式

1、線上直播授課，這樣的方式是透過一些直播授課平臺，老師透過線上遠端的方式為學員進行上課，這個學習方式有個比較不好的地方就是和老師見不到面交流起來比較困難，有時候許多問題表達上邊不如當面交流表達清楚。

2、線上錄播課，這樣的學習方式就是老師提前錄播好的影片，自己看影片進行學習，缺點就是遇到問題，解決不夠及時，一般很難找到老師，耽誤學習進度。

線下方式

1、面授課程，這樣的方式目前也是大多數人比教認可學習方式，也是效率相對高的學習方式，優點是可以和老師面對面進行學習，遇到問題可以和老師可以當面溝通及時解決，學習中也可以和同學互相交流學習提升學習效率。缺點就是需要脫產學習5個多月時間比較長，無法自由安排時間。

2、直播課程，和線上直播不同的是線下的直播課是許多同學在一個教室內一起進行學習，通常情況下會有一個老師進行輔導，優點，是遇到問題可以問輔導老師當面解決，缺點是無法和講師面對面溝通，遇到能力差的輔導老師對於有難度的問題解決起來比價複雜可能到畢業都沒有解決。

3、錄播課程，同樣和線上的不同的是線下的錄播課程也是要在班級中進行學習的，培訓機構通過錄播影片的投放，讓學員進行學習，和直播課程一樣也會有一個輔導老師，這裡最重要的一個缺點就是錄播課程很可能是早期的，長時間未有更新，內容陳舊。

4、週末課程，這樣的學習方式一般都是面授，而且只有在週末的時候上課，缺點是容易學了前邊的忘掉後邊的，如果碰到有事情不能學習也比較耽誤課程進度，很難完成學習。優點就是不會耽誤上班，還可以提升自己。

北京尚學堂大資料8.0課程大綱學習路線圖

想學習大資料的小夥伴注意了，培訓主要有線上和線下結合的方式’，也就是網路直播課和線下班級授課這兩種方式

第一階段-Linux和高併發大資料平臺都是在Linux環境下執行的，學習Linux能更好的理解大資料技術和原理1、Linux 基礎2、Linux 初級3、Linux 文字操作4、Linux 文字分析5、Linux 管理6、Linux 安裝管理7、Linux 高階8、Linux 指令碼程式設計9、Linux 指令碼案例10、網路基礎11、四層負載均衡12、Keepalive 高可用13、Nginx 原理與配置14、Nginx 反向代理與負載均衡15、Session 和快取

第二階段-Hadoop生態體系zookeeper HDFS概念MapReduceMapReduce案例Cloudera ManagerHue impala oozie Redis快取資料庫

第三階段-大資料資料倉庫階段資料倉庫基礎Hive架構Hive DDL Hive DMLHive查詢訪問Hive安全管理與壓縮Hbase架構與操作Hbase壓縮與儲存FlumeSqoopElasticSearchKylin架構與使用

第四階段-Spark計算框架體系階段什麼是程式；如何配置Java開發環境；Java程式設計的過程是怎樣的；Java有什麼物特點；程式Scala基礎Scala高階應用Spark核心基礎Spark轉算運算元Spark行動運算元Spark持久化運算元Spark核心進階Spark核心高階SparkSQLKafka分散式訊息系統SparkStreaming

第五階段-機器學習和演算法體系python基礎python集合與函式python檔案操作python 設計模式與異常python資料庫操作、Numpy 模組、矩陣操作PySpark 多元線性迴歸演算法 貝葉斯分類演算法 KNN 分類演算法 Kmeans 算 法 、Kmeans++演算法 TF-IDF演算法 邏輯迴歸分類演算法 決策樹演算法 隨機森林演算法 推薦系統原理

第六階段-Flink實時計算系統階段Flink基礎Flink安裝部署Flink Api Flink高階功能 Flink視窗與Time Flink與Kafka整合

第七階段-平臺架構師課程體系階段Hive最佳化Hbase 最佳化Spark核心原始碼分析 Spark最佳化 機器學習最佳化 Flink原始碼分析

隨著大資料在各行各業融合應用的不斷深化，預計2020年中國大資料市場市值將突破10000億元。並且大資料前景好，應用廣泛，工資也高，好多小夥伴都希望進入大資料領域學習，今天就為大家揭曉大資料培訓的內容是什麼！

大資料培訓什麼？來看這裡就對了！

大資料培訓內容如下：

第一階段：零基礎資料倉庫課程

第二階段：Java語言程式設計

第三階段：Hadoop技術棧

第四階段：專案一線上教育

第五階段：資料微服務介面開發

第六階段：實時生態圈

第七階段：專案二（證券、物聯網任選其一）

第八階段：Spark技術棧

第九階段：專案三（物流、電信任選其一）

大資料培訓方式：

可以選擇線上線下兩種方式啊，還有線上線下相結合的，根據自身需要選擇適合的培訓方式即可！

大資料培訓的內容是什麼？近年來，大資料應用越來越廣泛，想要加入大資料行列的人也越來越多，很多小夥伴們的選擇就是透過培訓學大學習大資料，今天就來說說大資料的主要培訓內容是什麼？

第一階段：零基礎資料倉庫課程

（線下基礎班課程）

第二階段：Java語言程式設計

（大資料學習一定要懂一門程式語言哦！Java基礎語法是學習任何程式語言的第一課，學好基礎語法，才能更好的學習後面的課程知識點）

第三階段：Hadoop技術棧（大資料必須技術棧）第四階段：專案教學-線上教育第五階段：資料微服務介面開發第六階段：實時生態圈第七階段：專案二第八階段：spark技術棧

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