原创 零基础大数据培训课程怎么样？学什么？

　　零基础大数据培训课程怎么样？学什么？博学谷大数据培训零基础课程学Java基础、JavaWeb、主流框架、流行框架、大数据基础增强、大数据Hadoop离线分布式系统、大数据Storm实时计算系统、大数据Spark内存计算系统、大数据Flink实时计算系统、机器学习。

 

　　博学谷的零基础大数据培训课程为0基础学员而准备，共分为十个大阶段，从java基础开始，内容精准聚焦大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容；涵盖了大数据体系中几乎所有的核心技术，包含Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala、Hue、Oozie、Storm、kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase等。

　　零基础大数据培训课程章节介绍：

　　阶段一：Java基础
　　基础语法、面向对象、常用API、集合API、异常、多线程、Lambda表达式、IO流、网络编程、新特性

　　第一章: 就业课(2.1).基础语法
　　1.1 JDK和Path环境变量免费试学
　　1.2 HelloWorld案例免费试学
　　1.3 常量变量&数据类型免费试学
　　1.4 运算符免费试学
　　1.5 运算符练习免费试学
　　1.6 选择结构.if语句.switch语句免费试学
　　1.7 循环结构.for.while.do..while免费试学
　　1.8 猜数字小游戏免费试学
　　1.9 开发工具.IDEA免费试学
　　1.10 数组免费试学
　　1.11 方法免费试学
　　1.12 方法重载&方法参数免费试学
　　1.13 方法练习免费试学
　　1.14 调错神器Debug免费试学
　　1.15 基础语法练习免费试学

　　第二章: 就业课(2.1).面向对象.封装
　　2.1 描述类介绍与使用
　　2.2 实现封装

　　第三章: 就业课(2.1).常用API第一部分
　　3.1 API的使用
　　3.2 String类
　　3.3 StringBuilder类
　　3.4 ArrayList集合
　　3.5 学生管理系统

　　第四章: 就业课(2.1).面向对象.继承.多态
　　4.1 继承
　　4.2 多态
　　4.3 接口
　　4.4 内部类

　　第五章: 就业课(2.1).常用API第二部分
　　5.1 Math&System类
　　5.2 Object类
　　5.3 冒泡排序
　　5.4 基本类型包装类
　　5.5 Date类
　　5.6 Calendar类

　　第六章: 就业课(2.1).异常&集合
　　6.1 异常
　　6.2 Collection集合
　　6.3 List集合
　　6.4 Set集合
　　6.5 泛型
　　6.6 Map集合
　　6.7 Collections工具类
　　6.8 集合练习

　　第七章: 就业课(2.1).File类&IO流
　　7.1 File类
　　7.2 递归
　　7.3 IO字节流
　　7.4 IO字符流
　　7.5 IO练习
　　7.6 标准流&打印流
　　7.7 对象序列化流
　　7.8 Properties类

　　第八章: 就业课(2.1).多线程&网络编程
　　8.1 多线程
　　8.2 网络编程

　　第九章: 就业课(2.1).JDK新特性
　　9.1 Lambda表达式
　　9.2 接口新特性
　　9.3 方法引用
　　9.4 函数式接口
　　9.5 Stream流

　　第十章: 就业课(2.1).反射&模块化
　　10.1 反射
　　10.2 模块化

　　阶段二、JavaWeb

　　mysql与jdbc、前端技术、linux与nginx、基础加强、xml与jsoup、servlet核心编程、web异步开发、redis、maven、黑马旅游网

　　第一章: 就业课(2.0).基础加强
　　1.1 Junit
　　1.2 反射
　　1.3 注解

　　第二章: 就业课(2.0).MySQL
　　2.1 数据库概念
　　2.2 MySQL安装与使用
　　2.3 SQL基本概念与通用语法
　　2.4 数据库的CRUD操作
　　2.5 数据库表的CRUD操作
　　2.6 数据库表中记录的基本操作
　　2.7 数据库的查询操作
　　2.8 表的约束
　　2.9 多表操作
　　2.10 三大范式
　　2.11 数据库的备份和还原
　　2.12 多表查询
　　2.13 子查询
　　2.14 多表查询练习
　　2.15 事务
　　2.16 用户管理和权限管理

　　第三章: 就业课(2.0).JDBC
　　3.1 JDBC快速入门
　　3.2 JDBC各个类详解
　　3.3 JDBC之CRUD练习
　　3.4 ResultSet类详解
　　3.5 JDBC登录案例练习
　　3.6 PreparedStatement类详解
　　3.7 JDBC事务管理
　　3.8 数据库连接池
　　3.9 JDBCTemplate

　　第四章: 就业课(2.0).HTML和CSS
　　4.1 概念介绍
　　4.2 基本标签
　　4.3 表单标签
　　4.4 CSS概述
　　4.5 CSS_选择器
　　4.6 CSS属性
　　4.7 CSS_案例.注册页面

　　第五章: 就业课(2.0).JavaScript
　　5.1 JavaScript_简介
　　5.2 JavaScript基础语法
　　5.3 JavaScript运算符
　　5.4 JavaScript特殊语法
　　5.5 JavaScript_语法_流程控制语
　　5.6 JavaScript_对象
　　5.7 DOM和事件的简单学习
　　5.8 BOM对象
　　5.9 DOM对象
　　5.10 JavaScirpt中的事件

　　第六章: 就业课(2.0).BootStrap
　　6.1 快速入门
　　6.2 Bootstrap_栅格系统
　　6.3 Bootstrap_全局CSS样式
　　6.4 Bootstrap_组件和插件
　　6.5 案例_黑马旅游网

　　第七章: 就业课(2.0).XML
　　7.1 xml基础
　　7.2 xml_约束
　　7.3 xml_解析

　　第八章: 就业课(2.0).Tomcat
　　8.1 web相关概念
　　8.2 tomcat基本操作
　　8.3 tomcat_部署项目

　　第九章: 就业课(2.0).Servlet和HTTP请求协议
　　9.1 Servlet_快速入门
　　9.2 Servlet_生命周期方法
　　9.3 Servlet_3.0注解配置
　　9.4 IDEA与tomcat相关配置
　　9.5 Servlet_体系结构与urlpartten配置
　　9.6 HTTP请求协议

　　第十章: 就业课(2.0).Request和Response
　　10.1 Request原理和继承体系
　　10.2 Request_获取请求数据
　　10.3 请求转发和request共享数据
　　10.4 Request_获取ServletContext
　　10.5 request登录案例
　　10.6 HTTP响应协议
　　10.7 response之重定向
　　10.8 response之相对路径和绝对路径
　　10.9 response之输出数据
　　10.10 response之验证码
　　10.11 ServletContext对象
　　10.12 文件下载

　　第十一章: 就业课(2.0).Cookie和Session
　　11.1 Cookie快速入门
　　11.2 Cookie_细节
　　11.3 Cookie案例
　　11.4 JSP改造Cookie案例
　　11.5 Session快速入门
　　11.6 Session细节
　　11.7 Session之验证码案例

　　第十二章: 就业课(2.0).JSP,EL和JSTL
　　12.1 JSP基础语法
　　12.2 MVC
　　12.3 EL介绍和运算符
　　12.4 EL获取域中存储的数据
　　12.5 JSTL常用标签
　　12.6 案例_列表查询

　　第十三章: 就业课(2.0).综合案例(用户信息)
　　13.1 登录功能
　　13.2 添加删除修改功能
　　13.3 删除选中功能
　　13.4 分页查询功能
　　13.5 复杂条件查询功能

　　第十四章: 就业课(2.0).Filter和Listener
　　14.1 Filter快速入门
　　14.2 Filter细节
　　14.3 Filter案例
　　14.4 监听器

　　第十五章: 就业课(2.0).Jquery
　　15.1 JQuery基础
　　15.2 JQuery选择器
　　15.3 Jquery基础案例
　　15.4 JQuery动画和遍历
　　15.5 JQuery事件绑定和切换
　　15.6 Jquery高级案例

　　第十六章: 就业课(2.0).Ajax和JSON
　　16.1 原生JS方式实现Ajax
　　16.2 JQuery方式实现Ajax
　　16.3 JSON基础语法
　　16.4 JSON_解析器

　　第十七章: 就业课(2.0).Redis
　　17.1 Redis环境搭建
　　17.2 Redis命令操作
　　17.3 Redis持久化
　　17.4 Jedis代码操作
　　17.5 Jedis连接池
　　17.6 redis案例

　　第十八章: 就业课(2.0).Maven基础
　　18.1 基本概念
　　18.2 maven的安装和仓库种类
　　18.3 maven标准目录结构和常用命令
　　18.4 maven生命周期和概念模型图
　　18.5 使用骨架创建maven的java工程
　　18.6 maven工程servlet实例

　　第十九章: 就业课(2.0).黑马旅游网
　　19.1 准备工作
　　19.2 注册功能
　　19.3 登陆和退出功能
　　19.4 BaseServlet抽取
　　19.5 分类数据展示功能
　　19.6 旅游线路分页展示分页展示
　　19.7 旅游线路查询
　　19.8 旅游线路详情
　　19.9 旅游线路收藏

　　第二十章: 就业课(2.0).Linux
　　20.1 Linux概述
　　20.2 软件安装与使用
　　20.3 Linux目录结构
　　20.4 Linux命令
　　20.5 Linux权限&IP修改&域名映射
　　20.6 Linux上软件安装
　　20.7 Linux部署案例

　　第二十一章: 就业课(2.0).Nginx
　　21.1 Nginx概述
　　21.2 Nginx功能

　　阶段三、主流框架
　　mybatis、spring、spring mvc、oracle、maven、企业级权限管理系统

　　第一章: 就业课(2.1).Spring
　　1.1 Spring简介
　　1.2 Spring配置文件
　　1.3 Spring配置数据源
　　1.4 Spring注解开发
　　1.5 AOP简介
　　1.6 AOP的实现方式
　　1.7 JdbcTemplate基本使用
　　1.8 Spring的事务控制

　　第二章: 就业课(2.1).SpringMVC
　　2.1 Spring集成web开发环境
　　2.2 SpringMVC简介
　　2.3 SpringMVC组件解析
　　2.4 SpringMVC的数据响应
　　2.5 SpringMVC的请求参数绑定
　　2.6 SpringMVC的文件上传
　　2.7 SpringMVC的拦截器
　　2.8 SpringMVC的异常处理

　　第三章: 就业课(2.1).Spring+SpringMVC综合练习
　　3.1 环境搭建
　　3.2 角色管理
　　3.3 用户管理

　　第四章: 就业课(2.1).Mybatis
　　4.1 Mybatis快速入门
　　4.2 Mybatis基本增删改查操作
　　4.3 Mybatis核心配置文件
　　4.4 Mybatis的dao层实现原理
　　4.5 Mybatis映射文件深入.动态SQL
　　4.6 Mybatis核心配置文件深入
　　4.7 Mybatis的多表操作
　　4.8 Mybatis注解开发
　　4.9 SSM整合

　　阶段四、流行框架

　　lucene/elasticsearch、spring data jpa、spring boot、git

　　第一章: 就业课(2.0).Lucene
　　1.1 全文检索基本介绍
　　1.2 lucene入门案例
　　1.3 中文分析器
　　1.4 索引库维护

　　第二章: 就业课(2.0).Spring Data JPA
　　2.1 JPA的引入
　　2.2 JPA的入门案例
　　2.3 主键生成策略
　　2.4 JPA的基本操作
　　2.5 JPQL查询
　　2.6 spring data jpa 简介
　　2.7 入门案例
　　2.8 执行过程分析
　　2.9 spring data jpa查询
　　2.10 动态查询
　　2.11 多表操作.一对多
　　2.12 多表操作.多对多
　　2.13 对象导航查询

　　第三章: 就业课(2.0).Spring Boot
　　3.1 spring boot 介绍
　　3.2 spring boot 入门
　　3.3 spring boot 原理分析
　　3.4 spring boot 配置文件
　　3.5 spring boot 集成

　　第四章: 就业课(2.0).Git
　　4.1 Git简介及安装使用
　　4.2 连接远程仓库
　　4.3 Git分支

　　第五章: 就业课(2.0).Vue
　　5.1 vue快速入门
　　5.2 vue语法
　　5.3 生命周期与ajax异步请求
　　5.4 vue案例

　　阶段五、大数据基础增强
　　本阶段重点讲解Linux操作基础、Shell编程、Zookeeper集群、Hadoop集群环境准备和JVM调优等内容，帮助没有Linux基础或者基础薄弱的学员，达到熟练使用Linux的水平及熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念并提高学员的java实力，为大数据的深入学习和调优做好充足的准备。

　　第一章: 就业课（2.1）.Linux实战
　　1.1 linux_概述_安装_常用命令免费试学
　　1.2 linux_打包压缩_vim编辑器_系统管理_用户权限免费试学
　　1.3 linux_管道_shell编程

　　第二章: 就业课(2.0).JVM优化(上)
　　2.1 JVM优化1

　　第三章: 就业课(2.0).JVM优化(中)
　　3.1 JVM优化2

　　第四章: 就业课(2.0).JVM优化(下)
　　4.1 JVM优化3

　　阶段六、大数据Hadoop离线分布式系统

　　本阶段通过Hadoop集群部署、HDFS、Hive数据仓库等内容以及Impala、Hue等相关新技术的学习，使学习者达到具备企业数据部中高级应用开发、初级架构师、Hive工程师和数据仓库工程师的能力。

　　第一章: 就业课（2.1）.大数据基础和 硬件介绍
　　1.1 大数据预备知识免费试学
　　1.2 集群Linux环境搭建和Shell脚本

　　第二章: 就业课（2.1）.Zookeeper组件
　　2.1 Zookeeper

　　第三章: 就业课（2.1）.HDFS组件
　　3.1 hadoop概述_架构_安装
　　3.2 Hadoop 核心.HDFS

　　第四章: 就业课（2.1）.MapReduce组件
　　4.1 MapReduce 概述_架构_编写流程
　　4.2 MapReduce.排序和序列化
　　4.3 mapreduce统计求和案例
　　4.4 mapreduce运行机制
　　4.5 mapreduce 实现Reduce以及map端 join
　　4.6 mapreduce 求共同好友案例
　　4.7 自定义输入和输出组件实现
　　4.8 topn案例

　　第五章: 就业课（2.1）.Yarn组件
　　5.1 yarn资源调度

　　第六章: 就业课（2.1）.Hive组件
　　6.1 hive 数据仓库
　　6.2 hive查询以及调优

　　第七章: 就业课（2.1）.Impala组件
　　7.1 Impala

　　第八章: 就业课（2.1）.辅助系统工具
　　8.1 Sqoop
　　8.2 Flume
　　8.3 azkaban
　　8.4 Oozie
　　8.5 Hue

　　第九章: 就业课（2.1）.网站流量日志分析
　　9.1 网站流量日志分析_架构_埋点采集
　　9.2 网站流量日志分析.数据预处理
　　9.3 网站流量日志分析.数仓设计.模型设计.指标分析
　　9.4 网站流量日志分析.多维统计
　　9.5 网站流量日志分析.窗口函数.统计分析
　　9.6 网站流量日志分析.调度.可视化

　　阶段七、大数据Storm实时计算系统
　　本阶段通过全面Storm内部机制、原理以及Storm实时看板案例的深入讲解和练习，让学习者能够拥有完整项目开发思路和架构设计的经验，具备从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示的编程能力

　　第一章: 就业课(2.0).kafka消息队列
　　1.1 kafka消息队列

　　第二章: 就业课(2.0).storm编程
　　2.1 storm编程免费试学
　　2.2 storm实时看板案例
　　2.3 storm高级应用

　　第三章: 就业课(2.0).storm 项目开发
　　3.1 storm日志告警
　　3.2 storm路由器项目开发

　　第四章: 就业课（2.1）.redis组件
　　4.1 redis组件

　　第五章: 就业课（2.1）.ELK技术栈
　　5.1 Elasticsearch的功能、架构和原理
　　5.2 es搜索聚合操作以及logstash采集和kibana可视化
　　5.3 es整合hbase案例

　　阶段八、大数据Spark内存计算系统
　　Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）和实时流处理（Spark Streaming）等相关内容，本阶段通过讲解Spark一站式处理框架，让学习者掌握Spark相关的开发技术，达到能够胜任Spark相关工作的能力。

　　第一章: 就业课（2.0）.scala
　　1.1 Scala基础语法
　　1.2 Scala中面向对象编程
　　1.3 Scala中的模式匹配
　　1.4 Scala中的actor介绍
　　1.5 Actor实战
　　1.6 Scala中的高阶函数
　　1.7 隐式转换和隐式参数
　　1.8 Akka通信框架
　　1.9 Akka编程实战

　　第二章: 就业课（2.0）.spark入门
　　2.1 Spark概述
　　2.2 Spark集群安装
　　2.3 Spark HA高可用部署
　　2.4 Spark程序

　　第三章: 就业课（2.0）.sparkRDD
　　3.1 RDD概述
　　3.2 创建RDD
　　3.3 RDD常用的算子操作
　　3.4 RDD的依赖关系
　　3.5 RDD的缓存机制
　　3.6 DAG的生成

　　第四章: 就业课（2.0）.sparkSQL
　　4.1 spark检查点
　　4.2 Spark SQL概述
　　4.3 DataFrame介绍以及与RDD对比
　　4.4 DataFrame常用操作
　　4.5 DataSet的介绍
　　4.6 以编程方式执行Spark SQL查询
　　4.7 Spark on Yarn介绍

　　第五章: 就业课（2.0）.sparkStreaming
　　5.1 sparkStreaming概述
　　5.2 Spark Streaming原理
　　5.3 DStream相关操作
　　5.4 Dstream操作实战
　　5.5 sparkStreaming整合flume实战
　　5.6 sparkStreaming整合kafka实战

　　第六章: 就业课（2.0）.hbase
　　6.1 hbase简介
　　6.2 hbase部署
　　6.3 hbase基本操作
　　6.4 hbase的过滤器
　　6.5 hbase原理
　　6.6 hbase高级

　　第七章: 就业课（2.0）.用户画像
　　7.1 用户画像概述
　　7.2 用户画像建模
　　7.3 用户画像环境
　　7.4 用户画像开发
　　7.5 hive整合hbase
　　7.6 hbase集成phoenix
　　7.7 项目可视化

　　阶段九、大数据Flink实时计算系统
　　Flink在实时处理数据方面有显著的优势，本阶段通过讲解Flink一站式处理框架，让学习者掌握Flink相关的开发技术，达到能够胜任Flink相关工作的能力。

　　第一章: 就业课（2.1）.Flink基础
　　1.1 Flink基础介绍
　　1.2 Flink批处理开发
　　1.3 Flink流处理开发

　　第二章: 就业课（2.1）.Flink 高级进阶
　　2.1 Flink高级开发

　　第三章: 就业课（2.1）.Flink电商指标分析项目
　　3.1 项目简介以及上报服务系统开发
　　3.2 Flink整合kafka开发
　　3.3 HBaseUtil工具类开发
　　3.4 实时数据业务分析开发
　　3.5 实时数据同步系统开发
　　3.6 Flink离线分析系统开发

　　阶段十、机器学习(拓展课程)

　　本阶段从机器学习的数学基础到语言基础.Python语言最后过渡到机器学习的算法基础的学习，并通过用户标签预测项目实战、推荐系统实战、CTR点击率预估实战等实战案例，夯实学习者机器学习的理论基础和实战经验，使学习者能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作。

　　第一章: 就业课(2.0).机器学习入门
　　1.1 机器学习概念入门
　　1.2 机器学习数学基础

　　第二章: 就业课(2.0).机器学习语言基础之Python语言
　　2.1 机器学习语言基础之Python语言(上)免费试学
　　2.2 机器学习语言基础之Python语言(下)

　　第三章: 就业课(2.0).Python数据分析库实战
　　3.1 Python数据分析库实战(上)
　　3.2 Python数据分析库实战(下)

　　第四章: 就业课(2.0).用户标签预测项目实战
　　4.1 用户画像标签预测实战
　　4.2 集成学习算法
　　4.3 数据挖掘项目:构建人才(用户)流失模型

　　第五章: 就业课(2.0).推荐系统
　　5.1 推荐系统入门
　　5.2 推荐案例实战(上)
　　5.3 推荐案例实战(下)

　　第六章: 就业课(2.0).CTR点击率预估实战
　　6.1 CTR点击率预估实战

　　第七章: 就业课(2.0).机器学习面试必备
　　7.1 机器学习面试必备

　　零基础大数据培训课程满足0基础学生学习大数据的需求，包含java常见技术以及大数据流行的框架。以案例驱动教学的方式，带领学习者层层深入到大数据体系的内核当中，通过本课程的学习，旨在使学员能够快速系统的熟悉大数据的应用场景、理解大数据技术原理、以及掌握大数据应用的技术方法，让学员能够游刃有余的从事大数据相关工作。