参加大数据培训都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。

其实说到大数据主要学习的技术，最直接的就是从职位需求入手，但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会很全面。

查看各大招聘网站，BAT等大厂不同的企业要求员工具备的工作技能也是有所不同的，通过这个我们做了一个简单的分析总结可以为大家参考一下。

大数据培训的内容：

大数据培训有哪些方式

其实随着社会的进步和互联网的发展，现在的大数据培训方式已经产生了多种模式，大体分为视频学习、线上直播学习、线下面授学习、双元学习模式几种方式。大家可以根据自己的自身情况进行选择适合自己的大数据培训方式进学习。

大数据培训课程一般会涉及数据统计、数据仓库与商务智能技术、机器学习与模式识别、HADOOP技术等。当前，在网易学堂、ucloud课堂、三节课、起点学院等众多网站上都有在线课程功学习者来学习，有志于从事大数据相关行业的同学都可以去注册学习。当然，也有很多线下的培训机构在做大数据这块的培训与认证业务。比如：戎易商智、CDA、东华软件等机构都有大数据分析师、大数据管理师等培训与认证业务。在高校方面，清华大数据数据科学研究院、北航软件学院、人民大学统计学院、对外经贸大学等也开设可大数据相关的专业和课程。

以北航软件学院的大数据技术与应用高端班为例。他们为学员制定的大数课程据包括：基础课程板块、应用技能课程板块、硕士课程板块。

详细课程体系如下：

【部分课程描述】

《大数据核心技术》

本课程的目标是使学生了解大规模数据处理常用的技术、算法和应用系统领域的主要现状，掌握大规模数据处理相关的常用算法，大数据处理系统的设计以及在搜索系统中的大规模数据处理技术，课程中需要学生阅读大量的相关论文来加深对技术的理解。

《数据采集与管理》

本课程系统讲解数据采集的过程、工具、方法，通过一个实例完成对指定任务的数据采集工作，深入剖析网络爬虫进行数据采集的过程和策略、如何抓取不同类型的数据和文档内容以及抓取过程中的优化，教会学生通过一种常见工具完成对指定任务的数据进行采集，并实现本地存储。

《数据挖掘与数据仓库》

本课程主要讲解数据挖掘和数据仓库技术的基本原理和应用方法，包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘等。

《机器学习》

本课程分为理论和实验两个主要部分：理论部分基于机器学习整体体系结构，从数学理论、直观理解和编程实现三大方向讲授机器学习的各种模型和算法；实践部分给出实际待解决的问题，由学生自己动手，使用Python或R编程语言利用机器学习算法解决实际问题。通过本课程学生可以理解数据背后的真实含义，理解机器学习在我们生活当中的重要作用，掌握快速发展的机器学习技术。

《自动化数据分析》

本课程以业务数据及其他相关数据为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关营销活动、投资活动、营运能力和增长能力状况等进行分析与评价，为企业的经营管理者了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来、做出正确决策提供准确的信息或依据。课程的目标是使学生掌握数据分析在企业经营和价值增值中的实践和应用方法、数据分析报告的撰写，便于在工作中实际操作。

北航的大数据技术与应用高端班是支持考取工程硕士的，毕业之后可以拿到北航的毕业证和学位证。一般都是在周末上课，学期2-3年，中间会穿插不少的上机作业课、学术讲座、外教英语课等。

希望以上回答对你有帮助。

自己不是学习大数据的，所以借鉴了网络一个比较不错的大数据具体内容分享一下子。

第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等

第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。

第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。

第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。

尚硅谷大数据培训项目业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战，课程内容覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习

对于学习方式还是由一定的了解的，毕竟也是闯荡过的。

大数据培训的学习一般可以分为线上和线下俩种大的类型，其次在俩种大的类型下边又可以分为多种小的类型，下边就简单是介绍一下：

线上方式

1、线上直播授课，这样的方式是通过一些直播授课平台，老师通过线上远程的方式为学员进行上课，这个学习方式有个比较不好的地方就是和老师见不到面交流起来比较困难，有时候许多问题表达上边不如当面交流表达清楚。

2、线上录播课，这样的学习方式就是老师提前录播好的视频，自己看视频进行学习，缺点就是遇到问题，解决不够及时，一般很难找到老师，耽误学习进度。

线下方式

1、面授课程，这样的方式目前也是大多数人比教认可学习方式，也是效率相对高的学习方式，优点是可以和老师面对面进行学习，遇到问题可以和老师可以当面沟通及时解决，学习中也可以和同学互相交流学习提升学习效率。缺点就是需要脱产学习5个多月时间比较长，无法自由安排时间。

2、直播课程，和线上直播不同的是线下的直播课是许多同学在一个教室内一起进行学习，通常情况下会有一个老师进行辅导，优点，是遇到问题可以问辅导老师当面解决，缺点是无法和讲师面对面沟通，遇到能力差的辅导老师对于有难度的问题解决起来比价复杂可能到毕业都没有解决。

3、录播课程，同样和线上的不同的是线下的录播课程也是要在班级中进行学习的，培训机构通过录播视频的投放，让学员进行学习，和直播课程一样也会有一个辅导老师，这里最重要的一个缺点就是录播课程很可能是早期的，长时间未有更新，内容陈旧。

4、周末课程，这样的学习方式一般都是面授，而且只有在周末的时候上课，缺点是容易学了前边的忘掉后边的，如果碰到有事情不能学习也比较耽误课程进度，很难完成学习。优点就是不会耽误上班，还可以提升自己。

大数据的主要学习内容有哪些？学习的内容有：Java、Linux、Hadoop、Zookeeper、Mysql、Sqoop 、Hive、Oozie、Hbase、Kafka、Spark

1.了解大数据理论要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。2.计算机编程语言的学习。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。3.大数据相关课程的学习。学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

大数据开发技术无论是在企业发展还是我们生活当中，都能看到它的应用。随着大数据开发技术发展趋于成熟化，企业对大数据开发人才的需求量也在不断的增多，想要学习大数据开发技术的小伙伴越来越多。

大数据开发技术相关的知识体系是非常大的，想要学好大数据开发技术所应用到的编程基础知识是非常复杂且多的，因此有很多小伙伴选择大数据培训来学习相关的开发技术知识，那在大数据培训班该如何进行学习比较好呢？要注重哪几个方面的学习呢？

1.以用促学

小伙伴在学习大数据开发技术的过程中，要确定自己的发展方向，在学习大数据的时候，以用促学是最为直接和有效的学习方法。这种学习方式不仅仅对在大数据培训班学习的小伙伴来说是有一定的帮助，对广大从业者学习也是有一定的指导学习性，这种学习方式不仅能让小伙伴提高学习效率，还能提升职业价值。

2.注重项目实战案例练习

项目实战案例练习对小伙伴学习大数据开发技术有一定的帮助，由于当前大数据技术体系已经趋于成熟了，所以会有很多案例可以参考学习，这个过程能够积累大量的大数据应用经验。另外，通过案例来学习大数据，还会积累一定的行业场景知识，这也会增加学习者的大数据落地应用经验。

3.注重交流

在学习大数据的过程中，初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络，如果能够把握住学习大数据的关键问题，那么往往会提升学习效率，这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。

小伙伴在学习大数据开发技术的过程中，不仅仅需要注重基础知识的不断积累学习，更要注重项目实战经验的积累，在不断的学习过程中，小伙伴要学会反思与总结，通过交流慢慢培养自身编程思维。尚硅谷大数据培训是全程面授的线下职业教育培训机构，老师会以理论实践相结合的教学方式传授相关的开发技术知识，同时，培训班还有相关的大数据视频供小伙伴下载学习！

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

（内容会比较长，如果是真心想学大数据分析，建议看完，如果只是凑热闹，那就随意）

随着这次疫情对国内市场的影响，企业数字化转型迫在眉睫，市场对大数据分析师的需求也远远超过了150万。人才的缺口给很多培训机构带来了希望，因此，市面上的大数据教学课程也如雨后春笋般层出不穷，让人眼花缭乱。

最近在回答知乎上的问题时，很多人都在问，如果要报班学习大数据分析，应该选择哪个培训机构比较好，面对这个问题，我无法去评判哪个机构好，哪个机构不好，一般都是建议大家按照自己的学习需求去选择，总结如下：

首先，确定自己的需求是什么？

在需求下学习的人基本上可以分为两类：一类人群属于自己工作中需要一些数据分析类的技能支持，只需要学习Python、SQL等工具类技能就可以满足需求，但是不能成为专业的大数据分析师；

还有一类是冲着大数据分析师这个岗位去的，这类人对于大数据分析的基本素养要求就会比较高，所要学习的层次也会更高一些。

其次，确定自己应该怎么学？

如果是第一种，只是为了提升工作效率而学习，这种就比较简单，报哪个班其实都无所谓。

因为现在市面上的培训机构，95%的培训机构里面的老师，都是曾经在程序员里面比较牛的人，这种人教会python、SQL这些都是高手。

他们对这些工具的操作可谓是信手拈来，在选择报班的时候，只要对比价格就行，基本上没有太大区别。

如果是第2类人群，目标明确找工作的那一类。我建议在报班前先去招聘网站看看，看看现在的企业在招聘大数据分析师时都需要具备哪些能力，去好好领悟一下企业的人才需求是什么。

认真对比后你会发现，只要是真正要找大数据分析师的企业，他们都会在岗位能力里面提及：需要该岗位从业人员拥有用数据帮企业解决某些问题的能力。

假如是一个纯小白要转行大数据分析，可能不太理解什么叫用数据帮企业解决某些问题，只要是工作过的人都知道，不管你是在哪个公司工作，公司看重的是员工解决问题的能力。

其次考虑的才是员工的工具使用情况，所以工具学习是最基础的，就相当于做平面设计需要会使用最基本的制图工具是一样的道理。

但是设计经验和设计思维，才是决定一个人是否是一位优秀设计师的根本，大数据分析也是一样的道理。在学习过程中切不可本末倒置，如果是小白需要学习工具使用，那么和第一种人一样，要么自学，网上的免费教程很多；要么就报班，这种对报班没有太大要求。

如果是正儿八经要做数据分析师，那我给你如下几条建议：

学习方式选择

学习方式无非就是两种：一种是自学；一种是报班。其实两种方式都有各自的优缺点，具体如何选择那因个人情况而定，但是我们可以分析对比一下，方便大家选择最适合自己的学习方式。

自学

自学的话，学习时间比较自由、不用受到任何约束，可以自己安排时间，而且学习直接支出费用要少很多，但是自学过程中一定要注意项目经验的积累，不能只学了工具技能却忘了项目经验。

因为现在企业招聘都是很看重数据分析师的项目经验，这个你在随便一个招聘网站搜索相关招聘信息都能看见企业需求。

所以，在学习的过程中，我建议尽可能地去找从事过或者是正在从事数据分析师的朋友，让他们能够“手把手”地带你去接触一些真实项目，并且能够传授一些项目经验给你。

只有在自学的过程中注重项目经验的获取，在学完后才能更顺利地步入大数据分析师这个岗位，如果没有项目经验，那就只能从数据清洗、数据统计等基础性的工作做起，其工资水平可能还没有现在的收入高。

同时，自学的过程可能会比较枯燥，一个人的学习会比较没意思，如果不够自律、信念不够坚定的话，很可能会中途放弃，来来回回反反复复，学习时长会不可控制。

如果按照正常的自学内容和进度来看，要达到初级的数据分析师水平，大概需要2年的时间。

报班学习

报班学习的话首先是时间上就能缩短很多，2个月就能掌握自学2年才能学到的内容。

当然这个时候选择什么样的培训机构，就要回到我们之前讲的学习目标上了。确定是要走大数据分析这条路，那就要去分辨各个培训机构的课程设计，选择主要带着学员做实训项目的，一定要是做企业真实项目的那种，而不是随便在网上爬一些数据，让你去练手的那种。

两者的区别我会在后面培训机构选择中详细讲解。

报班学除了时间缩短之外，培训班里面会有比较有经验的大数据分析师带着你去做项目，积攒项目经验，避免了你在自学过程中找不到人带你的尴尬，因为大数据分析对于大数据分析师的项目经验要求真的很高。

还有一个就是费用的问题，相比于自学，报班学习肯定是要在短期内支出比较多的费用，目前市面上的大数据分析培训班费用基本上都在2万左右。

但是你要算一笔时间账，如果2个月时间能够掌握大数据分析技能，然后去就业，这样的情况下一年内，你就可以成为一名比较厉害的大数据分析师，工资也能从8K、9K，在一年内涨到2W左右。

而如果是自学的话，虽然花费没有这么多，但时间成本是很大的，自学2年，再加上从业过程中慢慢提升，可能5年时间才能达到报班1年的效果。

而且目前大数据应用比较广泛，发展比较快速的城市对于人才引进都有一定的政策支持，如果选对城市去学习，可能不但不花钱，还能挣一笔。如果要报班，建议研究一下各地的人才引进政策。

以杭州人才引进政策为例，凡是毕业7年内的本科、硕士、博士，只要在杭州就业，就可以一次性分别拿到1W、3W、5W的生活补贴，应届毕业生拿的更多，同时一些学习机构也是会有一些优惠项目的。这是什么意思呢？举例说明哈。

如：A是毕业7年内的全日制硕士，缴纳2万元学费在杭州的九道门商业数据分析学院参加完大数据分析实训班学习后，与杭州市余杭区某家企业签订劳动合同，A同学即可领到数据分析实训基金会的6000元助学金。

同时，杭州市余杭区政府将一次性给予A同学30000元生活补贴。也就是说，A同学在参加完学习后，扣除学费，A同学还能赚16000元。

至于到底要以那种学习方式来学，那就根据个人自己的情况来确定了。

学习课程选择

（这里会比较啰嗦，但是不罗嗦的话又说不清楚，各位多担待哈）

其实之前我已经说到了一点点，我相信每一位学习的最终目的就是为了日后工作，没有人是为了学着玩的。

那么，我们在选择学习课程的时候，就要选择最有利于自己就业的课程。我们翻看招聘网站信息，很明显能看到，几乎所有企业都是要求有3-5年的项目经验。

企业要的项目经验一定是有实战效果的项目经验，而不是随随便便去网上爬取一些数据做的“练手实验”。

我之前和一些企业负责人有聊到过这个话题，当时一家做外贸服装的企业老总就说，他们很需要数据分析师，需要能通过数据分析给出建议的大数据分析师，这些建议能提升他们运营人员的工作效率，进而提升公司营业额。

可是这么久以来，他们招到的“大数据分析师”都是只能处理简单的数据问题，对于复杂环境下的数据分析无从下手，根本就没有达到他们对这个岗位的需求，这个岗位一直在换人，但到现在也没有找到一个真正合适的人。

这就是市场对大数据分析师的需求，听完后你会发现，公司要的不是一个会python、java、Hadoop、SQL等等工具的“工具人”，他们需要的是一个有思想的数据分析师。

所以，我们在选择课程的时候，就要分清楚，哪些课程能带给你市场所需要的东西。

疫情之前，这个课程对于正真思考过自己想要学什么的人来说，还是比较好分辨的，因为市面上99%的培训机构都是在教大家工具的使用，用1个多月的时间教学员怎么使用python，对于项目实战并不重视，所以比较容易区分。

但是从年后开始，所有的培训机构看着市场的变化，都意识到项目实训才是当先培养大数据分析师的重要因素，因此，几乎一夜之间，所有培训机构都推出了所谓的大数据分析实战课程，这个时候要分辨就稍微有一点点难度了。

这个时候应该如何选择更好的课程呢？

还是要从企业需求出发去选择课程。我们都知道，影响一个企业正常运行的因素很多，并不是某一个单个因素就能完全左右这公司的前进方向，但是每一个因素也都不能被忽视。

所以，并不是随便爬一些数据，去做做单一的数据分析，就能真的达到企业所要的结果。

选课避坑指南

1、选课时不要被培训机构所谓的庞大数据集所误导。数据集再大，也是属于“死数据”，即使把这些数据玩出花来，也没有企业去验证你这个数据分析做的到底怎么样，所有的操作只能是你的老师带着你去玩。

因为我们都知道，数据是所有公司的秘密，没有哪家公司会将自己公司的数据给到一个培训机构，让培训机构拿着自家的数据去给学员练手，这个是不符合商业逻辑的。

我们在选择课程的时候就要去找那种有能力做企业真实数据分析的机构的课程学习，因为这样你才能从企业真是需要的角度去做数据分析，正儿八经的在学习中积攒项目经验，学完后自带经验光芒，无需从底层做起。

2、选课时不要被授课老师的光鲜背景所迷惑。你一定要相信，在ucloud干了10年的程序员，也比不上一个在小公司正儿八经干了1年的数据分析师。

术业有专攻，虽然写代码是数据分析师的基础技能，但是分析思维才是数据分析师生存与壮大的根本。很多培训机构都会包装自己的讲师，把自己的讲师吹捧的很厉害，其实我们静下心想想，一个真正有能力的数据分析师怎么可能去一个培训机构做讲师呢？

数据分析师是一个越老越吃香的职业，经验越足待遇越好，在企业中，不管是从地位还是薪资上来说，都比在一个培训机构要好的多，一个有能力的数据分析师要受了什么刺激，才会去培训机构任课呢？

其实，这些培训机构的讲师，基本上以前都是做程序员的，由于程序员这个职业自身的因素，很多程序员在从业5年左右就会出现一些身体上的问题，辞职后专业技能又不能浪费，就会选择相对轻松一些的培训机构去任教。

他们的软件能力绝对是很厉害的，教学员基础工具使用一点儿问题都没有，但是回到大数据分析的精髓上来说，有些人可能就是写了5年代码，数据分析一点儿都没有接触到，对于数据分析的精髓，他们自己也是欠缺的，那又如何去教学生呢？

课程推荐

我对比了很多家机构的课程设计，基本上都是以工具教学为主，同时会用一些数据集去给学员来练手，也就是所谓的实战课程。

但九道门商业数据分析学院的课程还是不太一样的，这个课程的设计值得大家花时间去看看，它是一种OBE式教学方式（以结果为导向），课程设计一共分为4个阶段，全程需要做数据分析项目的企业参与验收。

第1阶段是通过做项目实战，带领学员全程体验数据分析师在工作中的整个分析流程；

第2阶段是通过情景带入的方式，带领学员做复杂环境下的项目，培养学员处理复杂环境下的商业分析思维；

第3阶段是对前两个阶段的知识点总结，通过前面的两个项目，教会学员做项目时常用的算法、模型、机器学习等；

第4阶段则是企业真实项目的导入，带领学员去接一个企业的真实项目：去企业开会接项目——了解企业需求——详细咨询企业最迫切解决的问题——指标分解——去企业拿数据并签订保密协议——数据分析（过程中不断与企业对接人交流）——可视化制作——PPT与分析报告撰写——向企业汇报分析结果——企业验收分析项目。

这整个流程下来，我觉得是目前市场上最贴近于企业需求的学习课程设计。

所以想要学习数据分析师，想要报班学习数据分析师的小伙伴，请认真比对各大机构的课程设计！

为什么九道门商业数据分析学院就能拿到企业的真实数据呢？之前不是说企业数据是企业命脉，不会轻易给培训机构吗？

那就要从九道门商业数据分析学院的母公司——杭州决明数据科技有限公司说起，这个母公司本身就是一家专门从事大数据分线咨询的大数据服务型公司，这样的公司性质据决定了他们有能力接到企业的真实数据分析项目，同时，九道门商业数据分析学院的老师，也都是其母公司的项目组成员，每一个人都有很强的大数据分析项目经验。

综合评判，还是觉得这个课程从课程设置和师资力量来说，都是性价比比较高的。

北京尚学堂大数据8.0课程大纲学习路线图

想学习大数据的小伙伴注意了，培训主要有线上和线下结合的方式’，也就是网络直播课和线下班级授课这两种方式

第一阶段-Linux和高并发
大数据平台都是在Linux环境下运行的，学习Linux能更好的理解大数据技术和原理
1、Linux 基础
2、Linux 初级
3、Linux 文本操作
4、Linux 文本分析
5、Linux 管理
6、Linux 安装管理
7、Linux 高级
8、Linux 脚本编程
9、Linux 脚本案例
10、网络基础
11、四层负载均衡
12、Keepalive 高可用
13、Nginx 原理与配置
14、Nginx 反向代理与负载均衡
15、Session 和缓存

第二阶段-Hadoop生态体系
zookeeper
HDFS概念
MapReduce
MapReduce案例
Cloudera
Manager
Hue impala
oozie
Redis缓存数据库

第三阶段-大数据数据仓库阶段
数据仓库基础
Hive架构
Hive DDL
Hive DML
Hive查询访问
Hive安全管理与压缩
Hbase架构与操作
Hbase压缩与存储
Flume
Sqoop
ElasticSearch
Kylin架构与使用

第四阶段-Spark计算框架体系阶段
什么是程序；
如何配置Java开发环境；
Java编程的过程是怎样的；
Java有什么物特点；
程序
Scala基础
Scala高级应用
Spark核心基础
Spark转算算子Spark行动算子
Spark持久化算子
Spark核心进阶
Spark核心高级
SparkSQL
Kafka分布式消息系统
SparkStreaming

第五阶段-机器学习和算法体系
python基础
python集合与函数
python文件操作
python 设计模式与异常
python数据库操作、Numpy 模块、矩阵操作
PySpark 多元线性回归算法
贝叶斯分类算法
KNN 分类算法 Kmeans 算 法 、Kmeans++算法
TF-IDF算法
逻辑回归分类算法
决策树算法
随机森林算法
推荐系统原理

第六阶段-Flink实时计算系统阶段
Flink基础
Flink安装部署
Flink Api
Flink高级功能
Flink窗口与Time
Flink与Kafka整合

第七阶段-平台架构师课程体系阶段Hive优化Hbase 优化Spark核心源码分析 Spark优化 机器学习优化 Flink源码分析

随着大数据在各行各业融合应用的不断深化，预计2020年中国大数据市场市值将突破10000亿元。并且大数据前景好，应用广泛，工资也高，好多小伙伴都希望进入大数据领域学习，今天就为大家揭晓大数据培训的内容是什么！

大数据培训什么？来看这里就对了！

大数据培训内容如下：

第一阶段：零基础数据仓库课程

第二阶段：Java语言编程

第三阶段：Hadoop技术栈

第四阶段：项目一在线教育

第五阶段：数据微服务接口开发

第六阶段：实时生态圈

第七阶段：项目二（证券、物联网任选其一）

第八阶段：Spark技术栈

第九阶段：项目三（物流、电信任选其一）

大数据培训方式：

可以选择线上线下两种方式啊，还有线上线下相结合的，根据自身需要选择适合的培训方式即可！

大数据培训的内容是什么？近年来，大数据应用越来越广泛，想要加入大数据行列的人也越来越多，很多小伙伴们的选择就是通过培训学大学习大数据，今天就来说说大数据的主要培训内容是什么？

第一阶段：零基础数据仓库课程

（线下基础班课程）

第二阶段：Java语言编程

（大数据学习一定要懂一门编程语言哦！Java基础语法是学习任何编程语言的第一课，学好基础语法，才能更好的学习后面的课程知识点）

第三阶段：Hadoop技术栈（大数据必须技术栈）

第四阶段：项目教学-在线教育

第五阶段：数据微服务接口开发

第六阶段：实时生态圈

第七阶段：项目二

第八阶段：spark技术栈

想要学习视频可私信

阶段一、0基础学习打基础：java语言、 Linux

java可以说是大数据最基础的编程语言，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的。

阶段二、大数据Hadoop体系

Hadoop是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。

阶段三、Scala黄金语言和Spark

Scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。

Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

大数据培训，大数据需要学什么？

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