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大数据培训课程是什么?大数据培训学习内容

互联网大数据培训课程有哪些呢?今日科多大数据给咱们首要介绍的课程是针对0基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍,方面咱们更好的了解大数据学习课程。课程结构是科

互联网大数据培训课程有哪些呢?今日科多大数据给咱们首要介绍的课程是针对0基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍,方面咱们更好的了解大数据学习课程。课程结构是科多大数据的零根底大数据工程师课程。希望科多大数据培训老师的分享可以帮助到大家。

一、第一阶段:静态网页根底(HTML+CSS)  
1.难易程度:一颗星
2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)
3.首要技能包含:html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的规划制造方法等
4.描绘如下:
从技能层面来说,该阶段运用的技能代码很简单、易于学习、便利了解。从后期课程层来说,由于咱们重点是大数据,但前期需求锻炼编程技能与思想。经过咱们多年开发和授课的项目经理剖析,满足这两点,目前市场上最好了解和把握的技能是J2EE,但J2EE又离不开页面技能。所以第一阶段咱们的重点是页面技能。采用市场上干流的HTMl+CSS。
二、第二阶段:JavaSE+JavaWeb
1.难易程度:两颗星
2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)
3.首要技能包含:java根底语法、java面向对象(类、对象、封装、承继、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、反常、集合、文件、IO、MYSQL(根本SQL句子操作、多表查询、子查询、存储进程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、规划模式
4.描绘如下:
称为Java根底,由浅入深的技能点、实在商业项目模块剖析、多种存储方法的规划
与完成。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段,由于后面所有阶段的都要根据此阶段,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(第一阶段技能+第二阶段的技能归纳运用)的实在项目。
三、第三阶段:前端结构
1.难易程序:两星
2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能):64课时
3.首要技能包含:JavaScript、Jquery、注解反射一起运用,XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4.描绘如下:
前两个阶段的根底上化静为动,能够完成让咱们网页内容更加的丰富,当然假如从市场人员层面来说,有专业的前端规划人员,咱们规划本阶段的目标在于前端的技能能够更直观的锻炼人的思想和规划才能。一起咱们也将第二阶段的高档特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。
四、第四阶段:企业级开发结构
1.难易程序:三颗星
2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)
3.首要技能包含:Hibernate、Spring、SpringMVC、log4jslf4j整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity,爬虫技能nutch,lucene,webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写别离
4.描绘如下:
假如将整个JAVA课程比作一个糕点店,那前面三个阶段能够做出一个武大郎烧饼(由于是纯手工-太麻烦),而学习结构是能够开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说,该阶段所用到的技能是有必要把握,而咱们所授的课程是高于市场(市场上干流三大结构,咱们进行七大结构技能传授)、并且有实在的商业项目驱动。需求文档、概要规划、详细规划、源码测验、布置、装置手册等都会进行解说。
五、第五阶段:初识大数据
1.难易程度:三颗星
2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)
3.首要技能包含:大数据前篇(什么是大数据,运用场景,怎样学习大数据库,虚拟机概念和装置等)、Linux常见指令(文件办理、体系办理、磁盘办理)、LinuxShell编程(SHELL变量、循环控制、运用)、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开发工具运用、全分布式集群建立)、MapReduce运用(中心核算进程、Java操作MapReduce、程序运转、日志监控)、Hadoop高档运用(YARN结构介绍、装备项与优化、CDH简介、环境建立)、扩展(MAP端优化,COMBINER运用方法见,TOPK,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限办理指令,AWK与SED指令)
4.描绘如下:
该阶段规划是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎样相对呢?在前置课程JAVA的学习往后能够了解程序在单机的电脑上是怎样运转的。现在,大数据呢?大数据是将程序运转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,我一个人能够吃完,可是要很久,现在我叫咱们一起吃。一个人的时候叫人,人多了呢?是不是叫人群啊!)
那么大数据能够初略的分为:大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢,咱们课程规划了大数据的规范:HADOOP大数据的运转呢并不是在咋们常常运用的WINDOWS7或者W10上面,而是现在运用最广泛的体系:LINUX。
六、第六阶段:大数据数据库
1.难易程度:四颗星
2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)
3.首要技能包含:Hive入门(Hive简介、Hive运用场景、环境建立、架构说明、作业机制)、HiveShell编程(建表、查询句子、分区与分桶、索引办理和视图)、Hive高档运用(DISTINCT完成、groupby、join、sql转化原理、java编程、装备和优化)、hbase入门、HbaseSHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGIONSERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER装备、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高档特性(读写流程、数据模型、模式规划读写热门、优化与装备)
4.描绘如下:
该阶段规划是为了让咱们在了解大数据怎样处理大规模的数据的一起。简化咋们的编写程序时间,一起提高读取速度。
怎样简化呢?在第一阶段中,假如需求进行杂乱的事务相关与数据挖掘,自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中咱们引入了HIVE,大数据中的数据库房。这里有一个关键字,数据库房。我知道你要问我,所以我先说,数据库房呢用来做数据挖掘剖析的,一般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,这些数据库一般用作实时的在线事务。
总归,要根据数据库房剖析数据呢速度是相对较慢的。可是便利在于只要了解SQL,学习起来相对简单,而HIVE呢就是这样一种工具,根据大数据的SQL查询工具,这一阶段呢还包含HBASE,它为大数据里边的数据库。纳闷了,不是学了一种叫做HIVE的数据“库房”了么?HIVE是根据MR的所以查询起来相当慢,HBASE呢根据大数据能够做到实时的数据查询。一个主剖析,另一个主查询
七、第七阶段:实时数据收集
1.难易程序:四颗星
2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)
3.首要技能包含:Flume日志收集,KAFKA入门(消息队列、运用场景、集群建立)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高档运用(java开发、首要装备、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(规划思想、运用场景、处理进程、集群装置)、STROM开发(STROMMVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、首要装备、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.描绘如下:
前面的阶段数据来历是根据已经存在的大规模数据集来做的,数据处理与剖析往后的结果是存在必定延时的,一般处理的数据为前一天的数据。
举例场景:网站防盗链,客户账户反常,实时征信,遇到这些场景根据前一天的数据剖析出来往后呢?是否太晚了。所以在本阶段中咱们引入了实时的数据收集与剖析。首要包含了:FLUME实时数据收集,收集的来历支撑非常广泛,KAFKA数据数据接收与发送,STORM实时数据处理,数据处理秒等级
八、第八阶段:SPARK数据剖析
1.难易程序:五颗星
2.课时量(技能知识点+阶段项目使命+归纳才能)
3.首要技能包含:SCALA入门(数据类型、运算符、控制句子、根底函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高档运用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境建立、根底结构、运转模式)、Spark数据集与编程模型、SPARKSQL、SPARK进阶(DATAFRAME、DATASET、SPARKSTREAMING原理、SPARKSTREAMING支撑源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高档编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高档运用(体系架构、首要装备和功能优化、故障与阶段康复)、SPARKMLKMEANS算法,SCALA隐式转化高档特性
4.描绘如下:
同样先说前面的阶段,首要是第一阶段。HADOOP呢在剖析速度上根据MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的,包含机器学习,人工智能等。并且不适合做迭代核算。SPARK呢在剖析上是作为MR的代替产品,怎样代替呢?先说他们的运转机制,HADOOP根据磁盘存储剖析,而SPARK根据内存剖析。我这么说你或许不懂,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呢是根据SCALA言语开发的,当然对SCALA支撑最好,所以课程中先学习SCALA开发言语。
以上就是互联网大数据培训课程,有没有帮助到你呢。更多大数据知识欢迎搜索科多大数据,找科多大数据老师进行探讨哦!
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