重庆大数据培训需要学习哪些课程?

发布时间:2022-02-09 16:01:00来源：有考培训网综合

随着信息技术和人类生存生活交汇融合，国际数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生巨大的影响。大数据时代，国家竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力，而国家数据主权体现了对数据的占用和控制。因此，大数据时代，数据主权成为另一个大国博弈的空间。

大数据开发工程师应掌握的技术

SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过海杜普的并行加载机制来结合线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。大数据需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。

达内大数据培训有什么优势

优势一

培训界内较早提供大数据云主机试验环境的机构。

优势二

随时随地的练习，便于师生交流。

优势三

提前体验云环境，为云越来越普遍的趋势提前积累经验。

优势四

避免项目，数据等的丢失。

课程详情

课程阶段	学习内容	阶段项目	学习目标
Javase阶段	Java基础 Java增强	入门	Java简介、Java基本语法、面向对象、API（一）、API（二）、API（三）、API（四）、jvm参数、JDK8的部分特性、Git版本控制。
JavaWeb阶段	Java Web	Easymall项目	XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式 /JSTL标签、MVC设计模式/三层架构、过滤器/监听器、JavaWeb高级开发技术、数据库高级开发技术、EasyMall项目开发。
JAVAEE框架阶段	JAVAEE框架	EasyMall项目	Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目。
互联网架构阶段	互联网架构	EasyMall 项目	EasyMall 项目、Redis 与 SpringBoot 整合、Mycat 与 SpringBoot 整合、Rabbitmq 与 SpringBoot、Lucene、ES 与 SpringBoot 整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合。
大数据框架阶段	大数据框架	Zebra项目网站流量分析项目	大数据java加强、Linux、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、推荐系统项目、Python语言及爬虫、数据可视化。
数据挖掘阶段	数据挖掘机器学习算法	电商用户画像推荐系统项目	统计学基础、R语言基础、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、集成模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型。

校区环境

机构介绍

达内教育集团成立于2002年，是一家由留学海归创办的职业教育培训机构，是中国人才培养平台、人才输送平台。达内教育集团2014年4月3日在美国成功上市，融资1亿美金，成为中国赴美国上市的职业教育公司，成立至今，已形成高等培训、高级人才、青少培训、高等软件为一体的多元化、综合性的职业教育及人才服务品牌。达内集团凭借技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队，为学员提供强大的职业竞争力，在用人企业中树立了良好的口碑。

重庆大数据培训需要学习哪些课程?计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。

重庆大数据培训课程小编推荐达内教育

达内教育隶属于加拿大达内IT培训集团，于2002年成立，是达内IT培训集团直属学院。学院成立旨在建立软件高级人才培养的通道，促进我国信息产业迅速发展。依托达内集团国内持平的课程体系(TTS6.0)，雄厚的师资力量，广阔的就业平台，迄今为止已与国内上万家IT企业进行人才输送合作，其中紧密合作企业4000余家、深入合作企业200余家、订单输送联盟企业107家。

大数据专业需要学习哪些课程?

1、数据库模型的理解，包括分布式文件数据模型，文档数据模型，图数据模型，以及数据容器格式，数据列式格式，数据序列化，数据压缩等

2、学习大数据关键数据库系统，例如Hadoop的分布式文件系统，文档型数据库MongoDB，elasticsearch等，理解关系型数据库索引结构与nosql索引结构区别等

3、学习实时流技术，包括kafka消息队列，elk日志流分析，storm流式计算，spark streaming，flink这些近似流的微批处理，学习流式连接，流式窗口，cdc数据捕获等流模式

4、学习大数据海量数据批处理，包括Hadoop MapReduce的分布式技术，排序，连接，汇聚，分区等，学习hive，sqoop，flume等Hadoop生态工具，学习hbase列式稀疏存储，理解其与hdfs之间的优化方式和应用领域，学习spark工具体系，包括spark SQL ，spark rdd，spark dataframe，spark 的scala等

5、学习图处理，包括spark graphX，Apache giraph这些分布式superstep机制的图处理，学习Neo4j图数据库

6、学习大数据治理，包括hive metastore元数据库，Hadoop安全认证，服务级别认证，hdfs kms加解密架构，oozie工作流，Apache falcon生命周期，Apache atlas元数据管理

这些学完就很厉害了，下一步再开始学习机器学习，例如spark mllib，各种监督，非监督算法，例如分类决策，回归，拟合，相似性，马尔科夫链，近邻knn，分组聚合等等

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