大数据应用的课程大纲

Posted 2023-03-18

参考技术A 高级大数据运维课程大纲那家最好

到魔据不错，很注重基础教育，看合不合适。刚开始有些枯燥，入门就好了，现在缺大数据人才，好好学会有前途。如果没有基础一般需要5个月，虽然刚开始有些枯燥，薪资不错。

大数据教学大纲，求大神赐教

第一阶段
CORE JAVA （标黑的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础
数据类型
运算符、循环
算法
顺序结构程序设计
程序结构
数组及多维数组
面向对象
构造方法、控制符、封装
继承
多态
抽象类、接口
常用类
*** Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
*** 类Map
异常
File
文件/流
数据流和对象流
线程（理解即可）
网络通信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述
安装Linux操作系统
图形界面操作基础
Linux字符界面基础
字符界面操作进阶
用户、组群和权限管理
磁盘分区管理
文件系统管理
软件包管理与系统备份
Linux网络配置
（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计
SQL语句
Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm实时数据处理平台
Spark平台
若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；
第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；
前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了重点掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！

零基础大数据开发课程大纲哪里正规

这个我知道，可以去魔据，不错，一般要五个月左右，每家有所不同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。

大数据培训课程大纲去哪里学

大数据开发工程师课程体系——Java部分。
第一阶段：静态网页基础
1、学习Web标准化网页制作，必备的html标记和属性
2、学习HTML表格、表单的设计与制作
3、学习CSS、丰富HTML网页的样式
4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观
5、复习所有知识、完成项目布置
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基础语法
2、掌握JAVASE面向对象使用
3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用
4、熟练掌握mysql数据库的基本操作，SQL语句
5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作
6、掌握线程，网络编程，反射基本原理以及使用
7、项目实战 + 扩充知识：人事管理系统
第三阶段：前端UI框架
1、javascript
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握注解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、项目实战+扩充知识：项目案例实战
POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j
第四阶段：企业级开发框架
1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、项目实战：内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离
以上Java课程共计384课时，合计48天！
大数据开发工程师课程体系——大数据部分
第五阶段：大数据前传
大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建
第六阶段：CentOS课程体系
CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练
第七阶段：Maven课程体系
Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练
第八阶段：HDFS课程体系
Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练
第九阶段：MapRece课程体系
MapRece深入剖析:执行过程详解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗详解、MapRece编程基础、MapRece编程进阶、MapRec阶段作业与实战训练
第十阶段：Yarn课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度
第十一阶段：Hbase课程体系
Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练
第十二阶段：MongoDB课程体系
MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练
第十三阶段：Redis课程体系
Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练
第十四阶段：Scala课程体系
Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala *** 类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练
第十五阶段：Kafka课程体系
Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练
第十六阶段：Spark课程体系
Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战
第十七阶段：Hive课程提体系
体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练
第十八阶段：企业级项目实战
1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台
2、移动基站信号监测大数据
3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台
4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
以上大数据部分共计学习656课时，合计82天！
0基础大数据培训课程共计学习130天。
以上是我们加米谷的大数据培训课程大纲！

高级大数据开发课程大纲那个最好

魔据条件不错，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。未来一定是大数据时代，现在选择还不迟，只要努力一定会有更好的发展前景，希望你能为有一个好的前程。

包头大数据培训课程大纲有哪些

数据采集、数来据预处理、分布式存自储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等。
大数据没有什么捷径可走，都需要一步步的走，魔据大数据课程简单容易懂，校友都是很热心的，学习互相帮助，学习也会快些。

大数据培训课程大纲有没有什么学习心得谈谈

挺难的说也可能和我没有基础有关吧，但是入门就好了。我是在魔据学的，说实话其实大数据本身就是有点难度的，需要慢慢学一段时间理解了就好了，这是我得到的学习经验，希望对你有帮助。

大数据培训课程大纲要学什么课程

课纲不一样，看是大数据开发还是大数据分析了，我学的大数据分析可视化，学的主要有Python入门、sql、oracle、tableau、帆软、Informatica、Excel等等
我刚出来半年，视频录播可能还不算落后，有视频可***

专业大数据运维课程大纲那个好

要说好的数魔据可以，基础教育不错，有经验真正做到为学生负责到底，其它的，说实在的真的不敢保证。

短期大数据培训课程大纲要学多长时间

根据你需要学习的课程而定，去过魔据条件不错，一班五十人左右还是可以接受的，像有些一百人以上那就有点接受不了了，老师也顾不过来，个人不建议去，可以去实际考察一下。

奈学教育《大数据开发工程师》课程大纲

本课程针对企业不同数据规模技术方案进行讲解，紧贴企业热门需求，深入讲解企业级大数据技术的数据存储技术、数据采集技术、数据处理技术、任务调度技术等；课程针对知识点进行企业级案例式教学，理论结合实战，从0到1构建大数据生态技术的方方面面，内容涵盖大数据平台、Spark、Flink、OLAP等核心技术；用真实的企业级实时数仓项目、离线数仓项目、PB级实时用户行为分析系统、千亿级实时广告系统等多个大型项目，把大数据生态技术知识串连起来，让学员形成自己的技术栈，真正成为企业级的大数据开发工程师！

阶段一：小规模数据处理篇
第一单元	掌握Python基础语法	1. 集合类型 2. 条件，循环 3. 文件操作 4. 函数和函数式编程 5. 面向对象
第二单元	掌握NumPy进行数据分析	1. NumPy基本使用 2. Numpy进阶知识
第三单元	掌握Pandas进行数据分析	1. Pandas基础知识 2. Series数据结构 3. DataFrame数据结构 4. 综合案例演示
阶段二：中等规模数据处理篇
第四单元	掌握Elastichsearch核心设计	1. Elastichsearch总体架构设计 2. Elastichsearch核心流程分析 3. Elastichsearch核心概念详解
第五单元	掌握Elastichsearch API使用与调优	1. Elastichsearch语法详解 2. Elastichsearch容错原理剖析 3. Elastichsearch性能调优
第六单元	掌握ELK生态针对中等数据规模的方案实践	1. Logstash原理剖析与实战 2. Kibana原理剖析与实战 3. 企业级海量日志分析系统实战
阶段三：大数据基础平台篇
第七单元	掌握ZooKeeper核心设计与应用	1. ZooKeeper架构设计原理 2. ZooKeeper核心读写流程剖析 3. ZooKeeper企业应用场景实战
第八单元	掌握HDFS核心架构原理	1. 大数据基础知识 2. HDFS架构设计原理
第九单元	掌握HDFS企业级架构方案设计	1. HDFS高可用架构设计 2. HDFS联邦架构设计 3. HDFS企业级集群部署
第十单元	掌握MapReduce分布式计算模型	1. MapReduce核心原理剖析 2. MapReduce Shuffle机制深度剖析 3. MapReduce案例实操
第十一单元	掌握YARN任务调度模型	1. YARN架构设计原理 2. YARN核心运行流程
阶段四：大数据存储篇
第十二单元	掌握Hive核心架构设计	1. Hive生态体系 2. Hive集群安装 3. HQL语法精讲
第十三单元	掌握Hive企业实操	1. Hive函数精讲 2. Hive执行原理深度剖析
第十四单元	掌握Hive企业级解决方案	1. Hive企业级调优 2. Hive企业高频业务场景剖
第十五单元	掌握HBase核心架构原理	1. HBase架构设计原理剖析 2. HBase数据模型 3. HBase数据模型 4. HBase读写原理剖析 5. HBase企业级集群分布式部署
第十六单元	握HBase企业设计方案	1. HBase表设计 2. HBase RowKey设计 3. HBase二级索引方案实践
第十七单元	掌握Kafka核心架构设计	1. Kafka架构设计原理 2. Kafka核心概念深度剖析
第十八单元	掌握Kafka架构设计优势与运维	1. Kafka架构设计优势 2. Kafka集群部署与运维
第十九单元	掌握Kafka客户端原理与性能调优	1. Kafka生产者原理深度剖析 2. Kafka消费者原理 3. Kafka性能调优
阶段五：大数据采集篇
第二十单元	掌握Flume/Sqoop日志采集系统实践	1. Sqoop核心原理剖析 2. Sqoop企业案例实操 3. Flume核心原理剖析 4. Flume企业案例实操
阶段六：任务调度篇
第二十一单元	掌握Azkaban任务调度实践	1. Azkanban架构原理 2. Azkanban企业案例实操
阶段七：大数据处理篇
第二十二单元	掌握SparkCore核心原理（上）	1. Spark任务运行流程 2. RDD核心原理剖析 3. Spark任务运行模式 4. Spark核心算子案例实践 5. Spark企业级集群分布式部署
第二十三单元	掌握SparkCore核心原理（下）	1. 广播变量与累加变量原理剖析 2. 窄依赖和宽依赖原理剖析 3. Stage划分算法 4. Spark内存模型
第二十四单元	掌握SparkCore企业级调优	1. SparkCore企业级调优实践
第二十五单元	掌握SparkSQL核心原理与实践	1. SparkSQL的前世今生 2. DataFrame核心原理剖析 3. DataSet核心原理剖析 4. UDF/UDAF案例实践
第二十六单元	掌握SparkStreaming核心原理	1. SparkStreaming任务运行流程 2. DStream核心抽象原理剖析
第二十七单元	掌握SparkStreaming核心API企业实践	1. SparkStreaming高阶函数实操 2. SparkStreaming容错分析
第二十八单元	掌握SparkStreaming企业应用	1. SparkStreaming企业级数据令零丢失方案设计 2. SparkStreaming企业级监控告警方案设计
第二十九单元	掌握Flink任务调度原理与资源分配	1. Streaming运行原理 2. 数据传输策略 3. Flink并行度&Task原理剖析 4. Flink资源调度原理剖析 5. Flink集群分布式部署
第三十单元	掌握Flink-Streaming State核心设计与实践	1. State类型深度剖析 2. State核心原理深度剖析 3. Checkpoint & Savepoint企业实践
第三十一单元	掌握Flink-Streaming WasterMark核心设计与实践	1. Time时间类型详解 2. 有序事件与无序事件 3. WaterMark原理剖析与实践
第三十二单元	掌握Flink-Streaming Window核心设计与实践	1. Window原理深度剖析 2. Window触发原理深度剖析与实践
第三十三单元	掌握Flink-Streaming企业应用	1. 综合案例实践
第三十四单元	掌握Flink SQL企业实践	1. 1. Flink SQL编程详解 2. Flink SQL动态表与连续表 3. 表流转模式剖析 4. Flink SQL案例实践
第三十五单元	掌握Druid架构原理与实践	1. Druid架构设计原理 2. Druid案例实践
第三十六单元	掌握Kylin架构原理与实践	1. Kylin架构设计原理 2. Kylin案例实践
第三十七单元	掌握ClickHouse架构原理与实践	1. ClickHouse架构设计原理 2. ClickHouse案例实践
赠送知识
第一单元	企业级大数据集群部署和运维篇	1.Ambari功能概述 2.Ambari架构设计 3.Ambari基础环境准备 4.企业级集群部署安装 5.企业级集群管理和实践 6.ClouderaManager产生背景 7.ClouderaManager架构设计 8.企业级集群规划 9.ClouderaManager基础环境准备 10.企业级ClouderaManager集群部署安装 11.企业级CDH集群运维管理
第二单元	Java知识准备	1.Java基础知识 2.循环语句 3.面向对象 4.Java集合 5.Java多线程 6.Java IO详解 7.Java NIO详解 8.综合案例实践
第三单元	Scala知识准备	2.变量 3.数据类型 4.方法和函数 5.数组 6.类的定义 7.构造函数 8.Scala对象 9.Trait 10.Scala模式匹配 11.隐式转换 12.上界和下界 13.Actor 14.综合案例实践
第四单元	Linux/Shell知识准备	1.Linux操作系统介绍 2.Vmware安装和介绍 3.Linux命令分类 4.Linux命令详解 5.vi编辑器详解 6.用户和组 7.权限管理 8.crontab管理 9.网络 10文本处理 11.SSH协议 12.Shell编程

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