1.學好統計學

2.學好資料庫

3.學Python-資料處理

4.學Java

5.學Linux操作命令

7.學Hadoop

8.學spark

9.根據產品需求學Hadoop生態裡的其他框架

10.機器學習

11.深度學習

12.撰寫博士論文

13.接下年薪80萬offer

深圳大資料培訓課程哪家好？到千鋒教育錯不了！當前IT行業火爆的方向當屬大資料和人工智慧。人工智慧門檻高，那麼曲線救國之路呢？那就是大資料了，嚴格意義上來說，大資料技術的部分職能是服務於人工智慧的，其就業前景也是非常好！

作為計算機小白，一沒有技術，二沒有社會關係，想要透過自身條件熟練掌握大資料技術，還是有一定困難的。這個時候，很多人都不約而同的想到了參加大資料培訓。

但在眾多的大資料培訓機構中，經過精心對比之後，千鋒的大資料培訓課程更符合我的學習理念。除了吸引我的全程面授的上課模式，再就是專業的課程了，其課程大綱如下：

第一階段 Java語言基礎階段

1.1 Java程式語言基本概述

1.2 Java基礎語法

1.3 面向物件程式設計

1.4 面向物件高階程式設計

1.5 Java中的常用類庫

1.6 列舉和異常類

1.7 Java資料結構和集合框架泛型

1.8 Java中的IO流

1.9 Java中的多執行緒

1.10 Java中網路程式設計和反射

1.11 Java8新特性

1.12 Java基礎加強

第二階段 Linux系統&Hadoop生態體系

01 Linux入門

02 常用基本命令

03 系統管理

04 Linux操作增強

05 Linux shell程式設計

06 Hadoop生態

07 分散式系統概述

08 Hadoop入門

09 Hadoop偽分散式

10 Hadoop全分散式

11 HDFS基本概念

12 HDFS的應用開發

13 HDFS的IO流操作

14 NameNode工作機制

15 DataNode工作機制

16 Zookeeper入門

17 Zookeeper詳解

18 HA框架原理

19 Hadoop-HA叢集配置

20 MapReduce框架原理

21 Shuffle機制

22 Mapreduce案例一

23 Mapreduce案例二

24 Hive入門

25 Hive DDL資料定義

26 Hive分割槽表

27 Hive分桶表

28 Hive查詢

29 Hive的高階查詢Join與排序

30 Hive的函式

31 Hive DML資料管理

32 Hive檔案儲存

33 Hive企業級調優

34 Hive企業級調優二

35 Hive企業級專案實戰

36 Flume詳解

37 Sqoop詳解

38 Hbase概念

39 Hbase的操作

40 Hbase整合

41 Hbase的實戰和最佳化

第三階段 分散式計算框架

3.1 scala

3.2 Spark Core

3.3 Spark SQL

3.4 Spark Streaming

3.5 kafka

3.6 ElasticSearch

3.7 Logstash

3.8 Kibana

3.9 Kibana

第四階段 大資料實戰專案

4.1 互金領域-廣告投放

專案介紹：構建廣告投放平臺，進行廣告投放業務，吸引潛在客戶，推廣產品，包含投放微服務平臺、競價模組、客戶群體畫像、 千人千面推薦產品。

4.2 電商平臺

專案介紹： 埋點業務，進行使用者細分畫像、建立信用體系、進行線上各類活動。

4.3 共享單車

專案介紹： 依據使用者行為軌跡構成出行規律，根據使用者群體出行規律、區域情況等動態排程用車情況。

4.4 工業大資料

專案介紹：國家電網_省級輸／變電監控專案：監控線路的感測裝置，確保裝置安全、降低故障成本，動態監控線路、變電站二次裝置工作情況、報警自動化。

4.5 交通

專案介紹：貴州交通廳，交通離線/實時監控專案：透過交通卡口採集實時資料，動態監控全省各道路通行和事故狀況，避免擁堵、避免交通事故、 精準測速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案、 預測擁堵係數，為各級提供最優道路規劃方案。

4.6 旅遊

專案介紹：安順智慧旅遊，整合各類旅遊相關應用系統及資訊資源，在公安、交通、工商等相關領域實現資訊共享、協同合作，共同打造良性的旅遊雲生態系統。

4.7 醫療

專案介紹：某市人民醫院，隨著老年化的持續增加，患病率越來越高。增加大資料平臺，採集醫療相關資料，提高診斷的準確性，預防一些疾病的發生，監控相關病情康復進展，真正實現解決看病難，降低發病率等。

第五階段 大資料分析

5.1 Data Analyze資料分析基礎

5.2 工作環境準備

5.3 資料視覺化的概念與準則

5.4 Python機器學習

5.5 選擇模型

5.6 構建樹的過程

5.7 網格搜尋

5.8 sklearn中有三類樸素貝葉斯演算法

5.9 顏色特徵

5.10 手寫數字識別

5.11 文字的基本組成

5.12 文字的基本組成

千鋒大資料培訓課程從宏觀上講述了大資料的特點，商業應關係，對不同型別的大資料分析及處理系統、解決方案及行業案例進行剖析和講解。想要學習真正大資料技術的同學，可以先到千鋒參加免費試聽課程！

聯絡千鋒

座機：0755-23015275-801 小千老師

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Python的Java學會了，問題不大。大資料生態這塊，從儲存和計算出發，儲存主要是弄懂HDFS，計算這塊，學習Spark，就很不錯了

俗話說：興趣是第一老師。我認為，當你選擇學習一門課程和技能時，你的個人興趣是至關重要，對於學習像大資料這樣抽象的技能更是如此。那麼，如何學好大資料呢？我建議主要有以下3個方面：

1.學習Java語言和Linux作業系統，這兩個是學習大資料的基礎。主要深入學習Java的標準版JavaSE就可以，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts等課程瞭解就可以，當然學習Hibernate或Mybites的原理也有必要，增加你對Java操作資料庫的理解，同時要學好Linux，對你快速掌握大資料相關技術有很大的裨益，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase等大資料軟體的執行環境和網路環境配置。

2.當我們掌握了大資料的基礎後，還需學習哪些大資料技術？當然最關鍵的是學習Hadoop技術，它包括：HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是儲存資料的地方，MapReduce是對資料進行處理計算，YARN是體現Hadoop平臺概念的重要元件，有了它大資料生態體系的其它軟體就能在hadoop上運行了。

3.學了以上大資料的技能後，可以作為你學大資料的一個節點。可以主要考慮進一步學習以下幾個技能：

（1）學習Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時，就會用到它，以後要學的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的資訊。

（2）學習Mysql：我們學習完大資料的處理知識後，接下來要學習小資料的處理工具mysql資料庫，你能在Linux上把它安裝好，執行起來，配置簡單的許可權，修改root密碼，建立資料庫。

（3）學習Sqoop：這個是用於把Mysql裡的資料匯入到Hadoop裡，也可以直接把Mysql資料表匯出成檔案再放到HDFS上。

（4）學習Hive：對於會SQL語法的來說，它就是神器，它能讓你處理大資料變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程式。

（5）學習Oozie：它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark指令碼，還能檢查你的程式是否執行正確，如出錯會給你發報警，並能幫你重試程式，最重要的是，還能幫你配置任務的依賴關係。

（6）學習Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的資料是按照key和value的形式儲存的，它能用來做資料的排重，它與MYSQL相比能儲存的資料量大很多。

（7）學習Kafka：資料多了同樣也需要排隊處理，利用這個工具來做線上實時資料的入庫或入HDFS，可以與Flume的工具配合使用。

（8）學習Spark：它是用來彌補基於MapReduce處理資料速度上的缺點，其特點主要有：把資料裝載到記憶體中計算，而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟，特別適合做迭代運算。

總而言之，要學好大資料這門課程，不但要有刻苦認真、持之以恆的學習精神，而且還要向該行業的高手們討教學習經驗，採取理論知識與實操相結合的學習方法等，我相信你的付出必有所收穫！！

大資料技術有三條線比較適合學生學習，分別是大資料應用開發、大資料分析和大資料運維，不同的方向需要不同的知識結構。

大資料應用開發需要掌握的內容包括大資料平臺體系結構、資料庫、大資料平臺搭建、各個功能元件的功能、程式語言、演算法基礎。

大資料分析崗位需要掌握分析工具、資料庫、演算法設計、演算法實現、結果呈現，資料分析崗位有應用型分析和研發型分析兩種，研發型分析往往還需要掌握機器學習方面的內容。

大資料運維崗位需要掌握網路配置、大資料平臺搭建、功能元件部署、大資料平臺測試、大資料平臺維護、編寫指令碼等內容。

這些崗位各有側重，但是也有共同部分，作為大資料學習的基礎部分，可以安排以下學習內容：

第一：程式語言。程式語言是學習大資料技術的基礎，目前在大資料平臺中使用比較多的程式語言包括Java、Python、Scala、R等，不同大資料平臺可以使用不同的程式語言，比如在Hadoop平臺下比較常見的選擇是Java和Python，在Spark下使用Scala比較常見。看一下兩個Scala的小程式：

第三：Linux作業系統和資料庫。在大資料平臺下使用的資料庫是NoSql資料庫，但是掌握關係型資料庫對於學習大資料技術也是非常重要的，現在很多分析工具也需要掌握關係型資料庫知識。另外，學習大資料還需要熟練使用Linux作業系統，可以選擇CentOS或者Ubuntu。

第三：大資料平臺搭建。大資料平臺的搭建和部署是學習大資料的基礎，目前比較常見的選擇是Hadoop和Spark平臺，Hadoop對硬體的要求並不高，非常適合學生學習。通常情況下可以在虛擬機器中搭建一個偽分散式叢集，進而學習HDFS和MapReduce相關內容。大資料平臺元件眾多，包括HBase、Hive、Mahout、Pig、Cassandra、Tez、YARN（核心元件）、Ozone（核心元件）等，這些內容的學習需要一個系統的過程。

大資料的學習最好結合一些實際的案例進行展開，這樣會取得更好的學習效果。

學習大資料，聽著比較虛，關鍵是有個工具或者是載體，讓他們能體會到從大資料中發現很好玩的規律，並且這個工具沒有什麼門檻，任何人都可以輕鬆使用。不要一上來就是學習各種枯燥的程式碼語言，即使對大資料感興趣，也被這些程式碼給銷蝕掉了。

1.學好統計學

2.學好資料庫

3.學Python-資料處理

4.學Java

5.學Linux操作命令

7.學Hadoop

8.學spark

9.根據產品需求學Hadoop生態裡的其他框架

10.機器學習