大数据分析学习啥内容？

Posted 2023-03-25

参考技术A 如需学习大数据分析推荐选择【达内教育】，大数据分析学习内容如下：

1、数学知识
数学知识是【数据分析师】的基础知识。初级数据分析师需要了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力。
2、分析工具
初级数据分析师数据透视表和公式使用必须熟练。还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门比较好。
3、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询、Hadoop和Hive查询就可以。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要，用来获取和处理数据都是事半功倍。
4、业务理解
业务理解是数据分析师所有工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。该机构致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、测试工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才，拥有行业内完善的教研团队，强大的师资力量，确保学员利益，全方位保障学员学习；更是与多家企业签订人才培养协议，全面助力学员更好就业。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。官网客服成都聚数云海科技发烧友
2022-01-17·有一些普通的科技小锦囊知道小有建树答主回答量：采纳率：80%帮助的人：1.5万我也去答题访问个人页关注

学什么?

数据分析要学的内容大致分为6个板块，分别是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化，可以透过现象看本质。

mysql

理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。

BI商业智能工具

了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。

Python

学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。

数据分析思维与理论

掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识，学习数据运营方法论、机器学习夯实基础，提升数据敏感性，建立数据思维和数据素养。

掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程，能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等，培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。

机器学习

掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理，增加个人核心竞争力，拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力；奠定人工智能算法入门基础。

如何学?

至少花三个月掌握技术

“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。

花1个月学习数据库知识及基础的统计学知识。

花1~2个月学习最基础的数据分析软件操作。

花1个月时间进行时间项目操作及业务练习 


数据分析入门容易提高难，题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速，更推荐跟着课程系统性的学习，搭建好逻辑框架。

参考技术B

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1. 师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

参考技术C 大数据分析工具介绍 
前端展现 
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。
数据仓库 
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市 
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大数据分析步骤 
大数据分析的六个基本方面 
1. Analytic Visualizations（可视化分析） 
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎） 
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
 5.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
6.数据存储，数据仓库 
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。 参考技术D

分享一份大数据分析的学习路线，包含所有的知识点，可以参考下

大数据培训到底是培训啥

一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：

3

4

5

6

7

参考技术A 大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。在大数据培训班主要培训内容有：

一、课程内容教学。
不同的培训机构，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异，学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。
二、项目实战训练。
参加【大数据培训】必须经过项目实战训练。学员只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对。项目实战训练时间和项目的难度、项目的数量相关。项目难度越大、项目越多学习的时间越长。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关大数据培训内容的相关信息，推荐咨询【达内教育】。达内与阿里、Adobe、红帽、ORACLE、微软、美国计算机行业协会（CompTIA）、百度等国际知名厂商建立了项目合作关系。共同制定行业培训标准，为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可，让达内学员更具国际化就业竞争力。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。官网客服尚学堂大数据学院
2020-09-07·让人人享有高品质教育尚学堂大数据学院向TA提问关注

一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：

3

4

5

6

7

已赞过已踩过<你对这个回答的评价是？评论收起千锋IT教育
2022-09-21广告培训学费视具体课程而定。市面上关于web前端培训费用，国内线下面授web前端培训费用，各个机构存在一定的差异，因为各机构提供的教学服务不同所以费用也会不尽相同。但是基本上web前端培训的费用并不算贵，还是物超所值的。web前端培训推荐选择千锋教育，【感...点击进入详情页本回答由千锋IT教育提供以道教育
2018-05-16·以道承诺未就业全额退款以道教育以道教育作为专业的IT培训教育公司，目前主要进行java大数据、云计算、人工智能、web全栈培训服务,提出“就业是检验真理的唯一标准”的教育理念，以道承诺未就业全额退还学费。向TA提问关注可以参考一下以道教育的课程体系
第一阶段 WEB 开发基础
HTML基础
1、Html基本介绍
2、HTML语法规范
3、基本标签介绍
4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse
5、HTML元素和属性
6、基本的HTML元素
6.1 标题
6.2 段落
6.3 样式和style属性
6.3 链接 a
6.4 图像 img
6.5 表格 table
6.6 列表 ul/ol/dl
7、 HTML注释
8、表单介绍
9、Table标签
10、DIV布局介绍
11、HTML列表详解
HTML布局和Bootstrap
1、 HTML块元素（block）和行内元素(inline)
2、使用div实现网页布局
3、响应式WEB设计（Responsive Web Design）
4、使用bootstrap实现响应式布局
HTML表单元素
1、HTML表单 form
2、HTML表单元素
3、 HTML input的类型 type
4、 Html input的属性
CSS基础
1、CSS简介及基本语法
2、在HTML文档中使用CSS
3、CSS样式
4、CSS选择器
5、盒子模型
6、布局及定位
CSS高级/CSS3
1、尺寸和对齐
2、分类（clear/cursor/display/float/position/visibility）
3、导航栏
4、图片库
5、图片透明
6、媒介类型 @media
7、CSS3
8、CSS3动画效果
JavaScript基础
1、JavaScript简介
2、基本语法规则
3、在HTML文档中使用JS
4、JS变量
5、JS数据类型
6、JS函数
7、JS运算符
8、流程控制
9、JS错误和调试
JavaScript对象和作用域
1、数字 Number
2、字符串String
3、日期 Date
4、数组
5、数学 Math
6、DOM对象和事件
7、BOM对象
8、Window对象
9、作用域和作用域链
10、JSON
Javascript库
1、Jquery
2、Prototype
3、Ext Js
Jquery
1、Jquery基本语法
2、Jquery选择器
3、Jquery事件
4、Jquery选择器
5、Jquery效果和动画
6、使用Jquery操作HTML和DOM
7、Jquery遍历
8、Jquery封装函数
9、Jquery案例
表单验证和Jquery Validate
1、用Js对HTML表单进行验证
2、Jquery Validata基本用法
3、默认校验规则和提示信息
4、debug和ignore
5、更改错误信息显示位置和样式
6、全部校验通过后的执行函数
7、修改验证触发方式
8、异步验证
9、自定义校验方法
10、radio 和 checkbox、select 的验证
Java基础
1、关于Java
2、Java运行机制
3、第一个Java程序，注释
4、Javac,Java,Javadoc等命令
5、标识符与关键字
6、变量的声明，初始化与应用
7、变量的作用域
8、变量重名
9、基本数据类型
10、类型转换与类型提升
11、各种数据类型使用细节
12、转义序列
13、各种运算符的使用
流程控制
1、选择控制语句if-else
2、选择控制语句switch-case
3、循环控制语句while
4、循环控制语句do-while
5、循环控制语句for与增强型for
6、break，continue，return
7、循环标签
8、数组的声明与初始化
9、数组内存空间分配
10、栈与堆内存
11、二维（多维）数组
12、Arrays类的相关方法
13、main方法命令行参数
面向对象
1、面向对象的基本思想
2、类与对象
3、成员变量与默认值
4、方法的声明，调用
5、参数传递和内存图
6、方法重载的概念
7、调用原则与重载的优势
8、构造器声明与默认构造器
9、构造器重载
10、this关键字的使用
11、this调用构造器原则
12、实例变量初始化方式
13、可变参数方法
访问权限控制
1、包 package和库
2、访问权限修饰符private/protected/public/包访问权限
3、类的访问权限
4、抽象类和抽象方法
5、接口和实现
6、解耦
7、Java的多重继承
8、通过继承来扩展接口
错误和异常处理
1、概念：错误和异常
2、基本异常
3、捕获异常 catch
4、创建自定义异常
5、捕获所有异常
6、Java标准异常
7、使用finally进行清理
8、异常的限制
9、构造器
10、异常匹配
11、异常使用指南
数据库基础（MySQL）
数据库基础（MySQL）
JDBC
1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc连接数据库
3、使用Jdbc进行crud操作
4、使用Jdbc进行多表操作
5、Jdbc驱动类型
6、Jdbc异常和批量处理
7、Jdbc储存过程
Servlet和JSP
1、Servlet简介
2、Request对象
3、Response对象
4、转发和重定向
5、使用Servlet完成Crud
6、Session和Coolie简介
7、ServletContext和Jsp
8、El和Jstl的使用
Ajax
1、什么是Ajax
2、XMLHttpRequest对象（XHR）
3、XHR请求
4、XHR响应
5、readystate/onreadystatechange
6、Jquery Ajax
7、JSON
8、案例：对用户名是否可用进行服务器端校验
综合案例
1、项目开发一般流程介绍
2、模块化和分层
3、DButils
4、QueryRunner
5、ResultSetHandle
6、案例：用户登录/注册，从前端到后端
第二阶段 Java SE
访问权限和继承
1、包的声明与使用
2、import与import static
3、访问权限修饰符
4、类的封装性
5、static（静态成员变量）
6、final（修饰变量，方法）
7、静态成员变量初始化方式
8、类的继承与成员继承
9、super的使用
10、调用父类构造器
11、方法的重写与变量隐藏
12、继承实现多态和类型转换
13、instanceof
抽象类与接口
1、抽象类
2、抽象方法
3、继承抽象类
4、抽象类与多态
5、接口的成员
6、静态方法与默认方法
7、静态成员类
8、实例成员类
9、局部类
10、匿名类
11、eclipse的使用与调试
12、内部类对外围类的访问关系
13、内部类的命名
Lambda表达式与常用类
1、函数式接口
2、Lambda表达式概念
3、Lambda表达式应用场合
4、使用案例
5、方法引用
6、枚举类型（编译器的处理）
7、包装类型（自动拆箱与封箱）
8、String方法
9、常量池机制
10、String讲解
11、StringBuilder讲解
12、Math，Date使用
13、Calendars使用
异常处理与泛型
1、异常分类
2、try-catch-finally
3、try-with-resources
4、多重捕获multi-catch
5、throw与throws
6、自定义异常和优势
7、泛型背景与优势
8、参数化类型与原生类型
9、类型推断
10、参数化类型与数组的差异
11、类型通配符
12、自定义泛型类和类型擦出
13、泛型方法重载与重写
集合
1 、常用数据结构
2 、Collection接口
3 、List与Set接口
4 、SortedSet与NavigableSet
5 、相关接口的实现类
6 、Comparable与Comparator
7、Queue接口
8 、Deque接口
9 、Map接口
10、NavigableMap
11、相关接口的实现类
12、流操作（聚合操作）
13、Collections类的使用
I/O流与反射
1 、File类的使用
2 、字节流
3 、字符流
4 、缓存流
5 、转换流
6 、数据流
7、对象流
8、类加载，链接与初始化
9 、ClassLoader的使用
10、Class类的使用
11、通过反射调用构造器
12、安全管理器
网络编程模型与多线程
1、进程与线程
2、创建线程的方式
3、线程的相关方法
4、线程同步
5、线程死锁
6、线程协作操作
7、计算机网络（IP与端口）
8、TCP协议与UDP协议
9、URL的相关方法
10、访问网络资源
11、TCP协议通讯
12、UDP协议通讯
13、广播
SSM-Spring
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.IOC
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.AOP
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.Mybatis
1.MyBatis简介
2.MyBatis配置文件
3.用MyBatis完成CRUD
4.ResultMap的使用
5.MyBatis关联查询
6.动态SQL
7.MyBatis缓冲
8.MyBatis-Generator
Socket编程
1.网络通信和协议
2.关于Socket
3.Java Socket
4.Socket类型
5.Socket函数
6.WebSocket
7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax
IO/异步
window对象
全局作用域
窗口关系及框架
窗口位置和大小
打开窗口
间歇调用和超时调用（灵活运用）
系统对话框
location对象
navigator对象
screen对象
history对象
NIO/AIO
1.网络编程模型
2.BIO/NIO/AIO
3.同步阻塞
4.同步非阻塞
5.异步阻塞
6.异步非阻塞
7.NIO与AIO基本操作
8.高性能IO设计模式
第三阶段 Java 主流框架
MyBatis
1.mybatis框架原理分析
2.mybatis框架入门程序编写
3.mybatis和hibernate的本质区别和应用场景
4.mybatis开发dao方法
5.SqlMapConfig配置文件讲解
6.输入映射-pojo包装类型的定义与实现
7.输出映射-resultType、resultMap
8.动态sql
9.订单商品数据模型分析
10.高级映射的使用
11.查询缓存之一级缓存、二级缓存
12.mybatis与spring整合
13. mybatis逆向工程自动生成代码
Spring/Spring MVC
1. springmvc架构介绍
2. springmvc入门程序
3. spring与mybatis整合
4. springmvc注解开发—商品修改功能分析
5. springmvc注解开发—RequestMapping注解
6. springmvc注解开发—Controller方法返回值
7. springmvc注解开发—springmvc参数绑定过程分析
8. springmvc注解开发—springmvc参数绑定实例讲解
9. springmvc与struts2的区别
10. springmvc异常处理
11. springmvc上传图片
12. springmvc实现json交互
13. springmvc对RESTful支持
14. springmvc拦截器
第四阶段 关系型数据库/MySQL/NoSQL
SQL基础
1.SQL及主流产品
2.MySQL的下载与安装（sinux/windows）
3.MySql的基本配置/配置文件
4.基本的SQL操作 DDL
5.基本的SQL操作 DML
6.基本的SQL操作 DCL
7.MySQL客户端工具
8.MySQL帮助文档
MySQL数据类型和运算符
1 数值类型
2 日期时间类型
3 字符串类型
4 CHAR 和 VARCHAR 类型
5 BINARY 和 VARBINARY 类型
6 ENUM 类型
7 SET 类型
8 算术运算符
9 比较运算符
10 逻辑运算符
11 位运算
12 运算符的优先级
MySQL函数
1 字符串函数
2 数值函数
3 日期和时间函数
4 流程函数
5 其他常用函数
MySQL存储引擎
1.MySQL支持的存储引擎及其特性
2.MyISAM
3.InnoDB
4.选择合适的存储引擎
选择合适的数据类型
1 CHAR 与 VARCHAR
2 TEXT 与 BLOB
3 浮点数与定点数
4 日期类型选择
字符集
1 字符集概述
2 Unicode字符集
3 汉字及一些常见字符集
4 选择合适的字符集
5 MySQL 支持的字符集
6 MySQL 字符集的设置 .
索引的设计和使用
1.什么是索引
2.索引的类型
3.索引的数据结构 BTree B+Tree Hash
4.索引的存储
5.MySQL索引
6.查看索引的使用情况
7.索引设计原则
视图/存储过程/函数/触发器
1. 什么是视图
2. 视图操作
3. 什么是存储过程
4. 存储过程操作
5. 什么是函数
6. 函数的相关操作
7. 触发器
事务控制/锁
1. 什么是事务
2. 事务控制
3. 分布式事务
4. 锁/表锁/行锁
5. InnoDB 行锁争用
6. InnoDB 的行锁模式及加锁方法7
7 InnoDB 行锁实现方式7
8 间隙锁（Next-Key 锁）
9 恢复和复制的需要，对 InnoDB 锁机制的影响
10 InnoDB 在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异
11 表锁
12 死锁
SQL Mode和安全问题
1. 关于SQL Mode
2. MySQL中的SQL Mode
3. SQL Mode和迁移
4. SQL 注入
5. 开发过程中如何避免SQL注入
SQL优化
1.通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行频率
2. 定位执行效率较低的 SQL 语句
3. 通过 EXPLAIN 分析低效 SQL 的执行计划
4. 确定问题并采取相应的优化措施
5. 索引问题
6.定期分析表和检查表
7.定期优化表
8.常用 SQL 的优化
MySQL数据库对象优化
1. 优化表的数据类型
2 散列化
3 逆规范化
4 使用中间表提高统计查询速度
5. 影响MySQL性能的重要参数
6. 磁盘I/O对MySQL性能的影响
7. 使用连接池
8. 减少MySQL连接次数
9. MySQL负载均衡
MySQL集群
MySQL管理和维护
MemCache
Redis
在Java项目中使用MemCache和Redis
第五阶段：操作系统/Linux、云架构
Linux安装与配置
1、安装Linux至硬盘
2、获取信息和搜索应用程序
3、进阶：修复受损的Grub
4、关于超级用户root
5、依赖发行版本的系统管理工具
6、关于硬件驱动程序
7、进阶：配置Grub
系统管理与目录管理
1、Shell基本命令
2、使用命令行补全和通配符
3、find命令、locate命令
4、查找特定程序：whereis
5、Linux文件系统的架构
6、移动、复制和删除
7、文件和目录的权限
8、文件类型与输入输出
9、vmware介绍与安装使用
10、网络管理、分区挂载
用户与用户组管理
1、软件包管理
2、磁盘管理
3、高级硬盘管理RAID和LVM
4、进阶：备份你的工作和系统
5、用户与用户组基础
6、管理、查看、切换用户
7、/etc/...文件
8、进程管理
9、linux VI编辑器，awk，cut，grep，sed，find，unique等
Shell编程
1、 SHELL变量
2、传递参数
3、数组与运算符
4、SHELL的各类命令
5、SHELL流程控制
6、SHELL函数
7、SHELL输入/输出重定向
8、SHELL文件包含
服务器配置
1、系统引导
2、管理守护进程
3、通过xinetd启动SSH服务
4、配置inetd
5、Tomcat安装与配置
6、MySql安装与配置
7、部署项目到Linux
第六阶段：Hadoop生态系统
Hadoop基础
1、大数据概论
2、 Google与Hadoop模块
3、Hadoop生态系统
4、Hadoop常用项目介绍
5、Hadoop环境安装配置
6、Hadoop安装模式
7、Hadoop配置文件
HDFS分布式文件系统
1、认识HDFS及其HDFS架构
2、Hadoop的RPC机制
3、HDFS的HA机制
4、HDFS的Federation机制
5、 Hadoop文件系统的访问
6、JavaAPI接口与维护HDFS
7、HDFS权限管理
8、hadoop伪分布式
Hadoop文件I/O详解
1、Hadoop文件的数据结构
2、 HDFS数据完整性
3、文件序列化
4、Hadoop的Writable类型
5、Hadoop支持的压缩格式
6、Hadoop中编码器和解码器
7、 gzip、LZO和Snappy比较
8、HDFS使用shell+Java API
MapReduce工作原理
1、MapReduce函数式编程概念
2、 MapReduce框架结构
3、MapReduce运行原理
4、Shuffle阶段和Sort阶段
5、任务的执行与作业调度器
6、自定义Hadoop调度器
7、 异步编程模型
8、YARN架构及其工作流程
MapReduce编程
1、WordCount案例分析
2、输入格式与输出格式
3、压缩格式与MapReduce优化
4、辅助类与Streaming接口
5、MapReduce二次排序
6、MapReduce中的Join算法
7、从MySQL读写数据
8、Hadoop系统调优
Hive数据仓库工具
1、Hive工作原理、类型及特点
2、Hive架构及其文件格式
3、Hive操作及Hive复合类型
4、Hive的JOIN详解
5、Hive优化策略
6、Hive内置操作符与函数
7、Hive用户自定义函数接口
8、Hive的权限控制
Hive深入解读
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
Sqoop与Oozie
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
Zookeeper详解
1、Zookeeper简介
2、Zookeeper的下载和部署
3、Zookeeper的配置与运行
4、Zookeeper的本地模式实例
5、Zookeeper的数据模型
6、Zookeeper命令行操作范例
7、storm在Zookeeper目录结构
NoSQL、HBase
1、HBase的特点
2、HBase访问接口
3、HBase存储结构与格式
4、HBase设计
5、关键算法和流程
6、HBase安装
7、HBase的SHELL操作
8、HBase集群搭建
第七阶段：Spark生态系统
Spark
1.什么是Spark
2.Spark大数据处理框架
3.Spark的特点与应用场景
4.Spark SQL原理和实践
5.Spark Streaming原理和实践
6.GraphX SparkR入门
7.Spark的监控和调优
Spark部署和运行
1.WordCount准备开发环境
2.MapReduce编程接口体系结构
3.MapReduce通信协议
4.导入Hadoop的JAR文件
5.MapReduce代码的实现
6.打包、部署和运行
7.打包成JAR文件
Spark程序开发
1、启动Spark Shell
2、加载text文件
3、RDD操作及其应用
4、RDD缓存
5、构建Eclipse开发环境
6、构建IntelliJ IDEA开发环境
7、创建SparkContext对象
8、编写编译并提交应用程序
Spark编程模型
1、RDD特征与依赖
2、集合（数组）创建RDD
3、存储创建RDD
4、RDD转换 执行 控制操作
5、广播变量
6、累加器
作业执行解析
1、Spark组件
2、RDD视图与DAG图
3、基于Standalone模式的Spark架构
4、基于YARN模式的Spark架构
5、作业事件流和调度分析
6、构建应用程序运行时环境
7、应用程序转换成DAG
Spark SQL与DataFrame
1、Spark SQL架构特性
2、DataFrame和RDD的区别
3、创建操作DataFrame
4、RDD转化为DataFrame
5、加载保存操作与Hive表
6、Parquet文件JSON数据集
7、分布式的SQL Engine
8、性能调优 数据类型
深入Spark Streaming
1、Spark Streaming工作原理
2、DStream编程模型
3、Input DStream
4、DStream转换 状态 输出
5、优化运行时间及内存使用
6、文件输入源
7、基于Receiver的输入源
8、输出操作
Spark MLlib与机器学习
1、机器学习分类级算法
2、Spark MLlib库
3、MLlib数据类型
4、MLlib的算法库与实例
5、ML库主要概念
6、算法库与实例
GraphX与SparkR
1、Spark GraphX架构
2、GraphX编程与常用图算法
3、GraphX应用场景
4、SparkR的工作原理
5、R语言与其他语言的通信
6、SparkR的运行与应用
7、R的DataFrame操作方法
8、SparkR的DataFrame
Scala编程开发
1、Scala语法基础
2、idea工具安装
3、maven工具配置
4、条件结构、循环、高级for循环
5、数组、映射、元组
6、类、样例类、对象、伴生对象
7、高阶函数与函数式编程
Scala进阶
1、 柯里化、闭包
2、模式匹配、偏函数
3、类型参数
4、协变与逆变
5、隐式转换、隐式参数、隐式值
6、Actor机制
7、高级项目案例
Python编程
1、Python编程介绍
2、Python的基本语法
3、Python开发环境搭建
4、Pyhton开发Spark应用程序
第八阶段：Storm生态系统
storm简介与基本知识
1、storm的诞生诞生与成长
2、storm的优势与应用
3、storm基本知识概念和配置
4、序列化与容错机制
5、可靠性机制—保证消息处理
6、storm开发环境与生产环境
7、storm拓扑的并行度
8、storm命令行客户端
Storm拓扑与组件详解
1、流分组和拓扑运行
2、拓扑的常见模式
3、本地模式与stormsub的对比
4、 使用非jvm语言操作storm
5、hook、组件基本接口
6、基本抽象类
7、事务接口
8、组件之间的相互关系
spout详解 与bolt详解
1、spout获取数据的方式
2、常用的spout
3、学习编写spout类
4、bolt概述
5、可靠的与不可靠的bolt
6、复合流与复合anchoring
7、 使用其他语言定义bolt
8、学习编写bolt类
storm安装与集群搭建
1、storm集群安装步骤与准备
2、本地模式storm配置命令
3、配置hosts文件、安装jdk
4、zookeeper集群的搭建
5、部署节点
6、storm集群的搭建
7、zookeeper应用案例
8、Hadoop高可用集群搭建
Kafka
1、Kafka介绍和安装
2、整合Flume
3、Kafka API
4、Kafka底层实现原理
5、Kafka的消息处理机制
6、数据传输的事务定义
7、Kafka的存储策略
Flume
1、Flume介绍和安装
2、Flume Source讲解
3、Flume Channel讲解
4、Flume Sink讲解
5、flume部署种类、流配置
6、单一代理、多代理说明
7、flume selector相关配置
Redis
1、Redis介绍和安装、配置
2、Redis数据类型
3、Redis键、字符串、哈希
4、Redis列表与集合
5、Redis事务和脚本
6、Redis数据备份与恢复
7、Redis的SHELL操作 参考技术B 大数据培训到底是培训什么？大数据是现在比较主流的一个岗位，主要工作内容是进行数据分析、运营、管理，如果要学习大数据就一点要先学会有一个营销的思维去思考这些数据我们有什么用我们可以通过这些数据得到什么，这样的话我们就需要学习网络营销、主流的数据分析软件以及运营维护管理的能力，但是学习过程还是比较辛苦的。 参考技术C

大数据培训，目前主要有两种：

1、大数据开发

数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

2、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

参考技术D 大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。在大数据培训班主要培训内容有：

一、课程内容教学。
不同的培训机构，根据课程内容的不同，当然时间也会有所差异，学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。
二、项目实战训练。
参加【大数据培训】必须经过项目实战训练。学员只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对。项目实战训练时间和项目的难度、项目的数量相关。项目难度越大、项目越多学习的时间越长。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关大数据培训内容的相关信息，推荐咨询【达内教育】。达内与阿里、Adobe、红帽、ORACLE、微软、美国计算机行业协会（CompTIA）、百度等国际知名厂商建立了项目合作关系。共同制定行业培训标准，为达内学员提供高端技术、所学课程受国际厂商认可，让达内学员更具国际化就业竞争力。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。