大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)哪些內(nèi)容

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在我們的身邊是非?；馃岬男袠I(yè)了，各個(gè)企業(yè)都會招錄大數(shù)據(jù)分析人員，然而大數(shù)據(jù)需求量大，人才稀缺，很多人們都想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，加入到這個(gè)行業(yè)當(dāng)中。對于零基礎(chǔ)小白來講通過培訓(xùn)學(xué)校學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)專業(yè)課程來實(shí)現(xiàn)職業(yè)技能快速提升，但是都不太清楚學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)不知從何入手，該學(xué)習(xí)哪些課程?大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)哪些內(nèi)容?

　　大數(shù)據(jù)技術(shù)體系太龐雜了，基礎(chǔ)技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、NOSQL數(shù)據(jù)庫、多模式計(jì)算(批處理、在線處理、實(shí)時(shí)流處理、內(nèi)存處理)、多模態(tài)計(jì)算(圖像、文本、視頻、音頻)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的層面。
 

　　另外大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，各領(lǐng)域采用技術(shù)的差異性還是比較大的。短時(shí)間很難掌握多個(gè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)理論和技術(shù)，建議從應(yīng)用切入、以點(diǎn)帶面，先從一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用領(lǐng)域需求，搞定一個(gè)一個(gè)技術(shù)點(diǎn)，有一定功底之后，再舉一反三橫向擴(kuò)展，這樣學(xué)習(xí)效果就會好很多。接下來AAA教育小編來給大家分析下大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容包括什么。

　　《大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程大綱》

　　一、Java語言基礎(chǔ)

　　1、Java語言基礎(chǔ)

　　Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類。

　　2、HTML、CSS與JavaScript

　　PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用。

　　3、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫

　　數(shù)據(jù)庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕。

　　二、 Linux&Hadoop生態(tài)體系

　　Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。

　　三、分布式計(jì)算框架

　　1、分布式計(jì)算框架

　　Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、兩個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容。

　　2、storm技術(shù)架構(gòu)體系

　　Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、兩個(gè)實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容。

　　四、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

　　數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用。

　　五、大數(shù)據(jù)分析

　　1、Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí);

　　2、圖像識別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、社交網(wǎng)絡(luò)處理、1個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。

　　以上是大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)哪些內(nèi)容的詳細(xì)介紹，希望對大家有幫助。目前大數(shù)據(jù)正在快速發(fā)展中，對相關(guān)崗位人才的需求也在不斷上升，入行大數(shù)據(jù)要抓住早期的時(shí)機(jī)?？傊?，想要在大數(shù)據(jù)分析行業(yè)里混的如魚得水，就必須要掌握專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識，大數(shù)據(jù)分析就業(yè)前景十分好，所以想要加入大數(shù)據(jù)分析行業(yè)中快速有效的方法就是選擇到培訓(xùn)機(jī)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)專業(yè)的學(xué)習(xí)。 AAA教育致力打造高端大數(shù)據(jù)分析人才，想學(xué)大數(shù)據(jù)分析的朋友要抓住這個(gè)機(jī)會，給自己的夢想插上翅膀。
 

　　數(shù)據(jù)分析師的工具體系

　　Apache Hadoop: 是Apache開源組織的一個(gè)分布式計(jì)算開源框架，提供了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)子項(xiàng)目(HDFS)和支持MapReduce分布式計(jì)算的軟件架構(gòu)。

　　Apache Hive: 是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，通過類SQL語句快速實(shí)現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計(jì)分析。

　　Apache Pig: 是一個(gè)基于Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析工具，它提供的SQL-LIKE語言叫Pig Latin，該語言的編譯器會把類SQL的數(shù)據(jù)分析請求轉(zhuǎn)換為一系列經(jīng)過優(yōu)化處理的MapReduce運(yùn)算。

　　Apache HBase: 是一個(gè)高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價(jià)PC Server上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲集群。

　　Apache Sqoop: 是一個(gè)用來將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)進(jìn)到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)進(jìn)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

　　Apache Zookeeper: 是一個(gè)為分布式應(yīng)用所設(shè)計(jì)的分布的、開源的協(xié)調(diào)服務(wù)，主要是用來解決分布式應(yīng)用中經(jīng)常遇到的一些數(shù)據(jù)管理問題，簡化分布式應(yīng)用協(xié)調(diào)及其管理的難度，提供高性能的分布式服務(wù)。

　　Apache Mahout:是基于Hadoop的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)分布式框架。Mahout用MapReduce實(shí)現(xiàn)了部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘算法，解決了并行挖掘的問題。

　　Apache Cassandra:是一套開源分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它由Facebook開發(fā)，用于儲存簡單格式數(shù)據(jù)，集Google BigTable的數(shù)據(jù)模型與Amazon Dynamo的完全分布式的架構(gòu)于一身。

　　Apache Avro: 是一個(gè)數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，設(shè)計(jì)用于支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型，大批量數(shù)據(jù)交換的應(yīng)用。Avro是新的數(shù)據(jù)序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機(jī)制。

 

　　Apache Ambari: 是一種基于Web的工具，支持Hadoop集群的供應(yīng)、管理和監(jiān)控。

　　Apache Chukwa: 是一個(gè)開源的用于監(jiān)控大型分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，它可以將各種各樣類型的數(shù)據(jù)收集成適合Hadoop 處理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 進(jìn)行各種 MapReduce 操作。

　　Apache Hama: 是一個(gè)基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行計(jì)算框架,;Hama可用于包括圖、矩陣和網(wǎng)絡(luò)算法在內(nèi)的大規(guī)模、大數(shù)據(jù)計(jì)算。

　　Apache Flume: 是一個(gè)分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系統(tǒng)，可用于日志數(shù)據(jù)收集，日志數(shù)據(jù)處理，日志數(shù)據(jù)傳輸。

　　Apache Giraph: 是一個(gè)可伸縮的分布式迭代圖處理系統(tǒng)， 基于Hadoop平臺，靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。

　　Apache Oozie: 是一個(gè)工作流引擎服務(wù)器, 用于管理和協(xié)調(diào)運(yùn)行在Hadoop平臺上(HDFS、Pig和MapReduce)的任務(wù)。

　　Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava庫編寫的Java庫，用于創(chuàng)建MapReduce程序。與Hive，Pig類似，Crunch提供了用于實(shí)現(xiàn)如連接數(shù)據(jù)、執(zhí)行聚合和排序記錄等常見任務(wù)的模式庫。

　　Apache Whirr: 是一套運(yùn)行于云服務(wù)的類庫(包括Hadoop)，可提供高度的互補(bǔ)性。Whirr學(xué)支持Amazon EC2和Rackspace的服務(wù)。

　　Apache Bigtop: 是一個(gè)對Hadoop及其周邊生態(tài)進(jìn)行打包，分發(fā)和測試的工具。

　　Apache HCatalog: 是基于Hadoop的數(shù)據(jù)表和存儲管理，實(shí)現(xiàn)中央的元數(shù)據(jù)和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供關(guān)系視圖。

　　Cloudera Hue: 是一個(gè)基于WEB的監(jiān)控和管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。