原创 大数据培训要学什么？学完有什么用？

在大数据时代，许多人都渴望通过大数据培训掌握相应的技能走出一条广阔的职业发展前景。那么大数据培训要学什么？学完有什么用呢？以博学谷的大数据零基础就业班课程为例，培训内容几乎包括了大数据体系中几乎所有的核心技术，让完成该课程学习的学员可以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。下面一起来看看大数据培训各个学习阶段的学习内容和收获。

阶段一：Java基础

1、编程基础：DOS常用命令、Java概述、JDK环境安装配置、环境变量配置、Java程序入门
常量与变量、数据类型、运算符、流程控制语句、方法、数组

2、面向对象入门：面向对象思想、类与对象、成员变量和局部变量、封装、 this关键字、构造方法：Object类、Scanner类、Random类、String、StringBuilder类、集合概述、集合特点、ArrayList集合、字符输入流、字符输出流、字符缓冲输入流、字符缓冲输出流、 复制文件、集合与文件中数据相互读写

学习收获 : 通过第一阶段的大数据培训，学员可以具备JavaSE基本开发能力，但是还不能满足企业用人需求，可为后续JavaWeb的学习打下坚实基础

阶段二：JavaWeb

1、Java基础增强：类加载器、反射、网络编程、端口和协议、TCP协议、服务端、客户端、多线程、线程和进程、线程的生命周期、线程安全、代码同步、注解、JDK常用注解、自定义注解

2、Java web 核心：HTML、CSS、JavaSript、BootStrap、MySQL数据库、MySQL单表操作、MySQL多表操作、MySQL事物、 MySQL存储引擎、JDBC、JDBCDataSource、Tomcat、Http协议、servlet入门、Rquest、Response、JSP、MVC、 Cookie、Session、JSP、ETLJSTL、Filter、listener、Jquery、Ajax、ajax跨域、分页、Maven项目构建、管理、编译、仓库配置、 Git项目管理

学习收获: 通过第二阶段的大数据培训，学员可以具备JavaWeb开发能力，但是还不能满足企业用人需求，可为后续学习框架打下坚实基础

阶段三：主流框架

1、Spring 组件：Spring简介、Spring配置文件、Spring配置数据源 、Spring注解开发、AOP简介、AOP的实现方式、JdbcTemplate基本使用、Spring的事务控制

2、SpringMVC组件：Spring集成web开发环境、SpringMVC简介、SpringMVC组件解析、SpringMVC的数据响应、SpringMVC的请求参数绑定、SpringMVC的文件上传、SpringMVC的拦截器 、SpringMVC的异常处理

3、Mybatis组件：Mybatis快速入门、Mybatis基本增删改查操作、Mybatis核心配置文件、Mybatis的dao层实现原理、Mybatis映射文件深入-动态SQL、Mybatis核心配置文件深入、Mybatis的多表操作、Mybatis注解开发、SSM整合

学习收获：通过第三阶段的大数据培训，学员可以掌握热门框架和SOA架构应用，以及掌握项目的构建并能够搭建企业级JavaWeb项目，为后期的项目做铺垫

阶段四：流行框架

1、Lucene组件：全文检索基本介绍、lucene入门案例中文分析器索引库维护

2、Spring Data JPA：JPA的引入、JPA的入门案例主键生成策略、JPA的基本操作

3、Spring Boot：spring boot 介绍、spring boot 入门、spring boot 原理分析、 spring boot 配置文件

学习收获: 通过第四阶段的大数据培训，学员可以掌握微服务框架的使用、项目环境快速部署，从而被互联网企业所重视。所以适应现互联网开发环境，学习微服务框架成为企业新需人才必要条件。

阶段五 : 大数据基础增强

1、linux操作基础：虚拟机的联网以及基础命令增强、linux的查找命令、linux的用户与用户组、linux的权限管理、linux系统服务管理、网络管理 、shell的变量定义、变量引用、算数运算符、流程控制语句、函数使用

2、Jvm 优化：熟悉jvm 参数，visualVM 工具，垃圾回收原理， JVM字节码分析等等

学习收获 : 通过第五阶段的大数据培训，学员可以完成中小型企业常见的自动化脚本。

阶段六：大数据Hadoop离线分布式系统

1、大数据基础和硬件介绍：大数据集群基本环境准备、大数据集群环境的基础准备

2、Hadoop 核心组件以及高级性能优化：HDFS组件详解以及实战、mapreduce 组件详解以及高级性能优化、Yarn组件详解以及多租户的实现、hive组件实战以及性能优化、impala组件实战以及性能优化sqoop常见问题详解。

3、辅助系统工具：sqoop hue impala kudu oozie flume azkaban组件功能介绍、架构和原理、多个案例整合

4、网站流量日志分析项目：项目背景，日志埋点收集,数据预处理，数据入库，指标分析，统计分析，可视化

学习收获：通过第六阶段的大数据培训，学员可以从事工作的岗位包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。

阶段七：大数据 NoSQL、Kafka和ELK技术实战

NoSQL、Kafka和ELK技术实战：NoSQL介绍、Redis的原理和架构、 Redis的集群搭建、Hbase的应用场景、Hbase架构和原理以及RowKey设计和优化策略、HBase+Redis微博实战案例、Elasticsearch的功能、架构和原理以及ELK案例实战

学习收获：通过第七阶段的大数据培训，学员可以解决Hbase的RowKey高性能设计策略，满足业务的需求；还能解决Hbase的性能瓶颈，解决业务问题对Hbase高性能的挑战；以及解决企业里面海量数据实时传输的问题和海量日志快速检索和监控问题。

阶段八：大数据 Spark 内存计算系统

1、Scala语言基础：Scala基础、声明变量、数据类型、条件表达式、块表达式、循环、方法和函数、数组、元组、集合、Iterator、构造器、伴生对象、akka

2、Spark入门以及集群搭建：Spark集群环境搭建，spark入门程序，RDD入门

3、SparkRDD：Spark的应用场景、架构和原理、入门案例、Spark Session讲解、RDD的概念和特性、Transformation RDD讲解、Action RDD讲解、Partition、Task、RDD的依赖关系、RDD的容错机制、RDD的存储级别、RDD的缓存机制、RDD的广播操作、DAG思想、DAG的生成、DAG的处理过程、运行机制、Driver和Executor

4、Spark SQL：Spark SQL功能介绍、DataFrame、DataSet、RDD、Dataset和DataFrame的转换、读写Hive表数据、读写HDFS的数据、DataFrame的API操作、读取文件(txt、CSV、Json、parquet)、临时表、读写RDBMS、Spark SQL执行计划、Spark SQL的性能优化

5、SparkStreaming原理_运行过程_高级特性：sparkstring的功能介绍,架构，流计算Dstream运行原理

6、Structured Streaming_介绍_案例：Structured String的功能介绍、input功能、output功能、window操作、watermark操作、过期数据操作、去重数据操作、整合Socket数据、整合Kafka数据、OutputModel(Append\complete\update)功能、Flume+kafka+Structured Streaming实现用户访问行为的实时分析

7、DMP项目：Kudu应用场景,项目介绍, Kudu原理，cdh环境搭建,kudu整合spark开发，项目框架搭建,报表统计,商圈库功能。

学习收获：通过第八阶段的大数据培训，学员可以可从事Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。

阶段九：大数据 Flink 实时计算系统

1、Flink基础介绍：Flink的运行机制、Flink组件和逻辑计划、Flink执行计划生成、JobManager中的基本组件、TaskManager、算子、网络、水印WaterMark、任务调度

2、flink高级进阶：flink的状态管理、CheckPoint、flinksql及flinkTableApi

3、Flink电商指标分析项目：上报服务系统开发、Flink实时数据分析系统开发、实时频道热点分析业务开发、实时频道PV/UV分析、实时频道用户新鲜度分析、实时频道地域分析业务开发、实时运营商分析业务开发、实时数据同步系统、Canal数据采集平台

学习收获：目前Flink在大型互联网公司使用的非常的广泛，在传统行业Flink目前也是处在一个爆发的阶段。通过第九阶段的大数据培训，学员可以掌握有一个提升职业竞争力的新技能。

阶段十：大数据新技术实战详解

Druid：Druid应用场景、集群搭建、数据加载、重要概念、架构及原理、数据查询、元数据、实时应用案例

学习收获：通过第十阶段的大数据培训，学员可以深入了解Druid掌握其运用。目前Druid人才需求量在不断的增加。

阶段十一：机器学习（ 选修 ）

1、机器学习概念入门：基本概念 、数据的预处理、模型的评估

2、机器学习数学基础：初等数学基础、函数求导以及链式求导法则、方向导数、梯度、泰勒级数、 拉格朗日乘子法、线性代数与矩阵、特征值与特征向量、概率分析、 极大似然估计、梯度下降法代码实践、牛顿法代码实战、 矩阵分解实战(SVD,PCA,QR)

3、Python语言：基础数据类型、list/tuple/dict/set、列表推导式、生成器推导式、 lambda函数、控制语句、文件读写、异常处理分析、面向对象编程、 GUI编程、Python基础项目实践

4、Python数据分析库实战：Numpy矩阵运算库基础及实战、Scipy数值运算库基础及实战、 Matplotlib绘图库基础及实战、Seaborn绘图库基础及实战、 Pandas数据分析库基础及实战

5、Spark机器学习库实战：SparkML和SparkMLLIB区别、Spark机器学习基础、Pipeline管道、 特征抽取(TF-IDF、Word2Vec、CountVectorizer）、特征转换(Tokenizer、 PCA、N-gram、DCT、one-hot、MinMaxScaler、Normalizer、SqlTransformer、VectorAssembler)、特征选择(VectorSlicer、RFormula、 ChiSqSelector)

6、用户标签预测项目实战：用户画像标签预测实战、KNN、KMeans、决策树算法模型(ID3、C4.5、 Cart树)、集成学习算法(Bagging、随机森林、Adaboost算法、GBDT算法、 XGBOOST算法、LightGBM算法模型)、人才流失模型项目实战

7、推荐系统实战：基于记忆的CF实战(Surprise库实战)、基于模型的CF实战(SparkALS实战)、 基于Native-Bayes分类算法实战、基于内容推荐(jieba分词、提取词向量、 文本分类、特征聚类)、关联挖掘算法实战(基于Spark的FP-Growth算法实战)、推荐项目实战

8、CTR点击率预估实战：特征工程实战、CTR点击率预估应用场景分析、 逻辑斯特回归算法理论基础推导及项目实战、推荐系统指标分析、 推荐系统架构分析、基于Wideanddeep模型理论及实战(学会读学术Paper)

9、深度学习基础及图片分类实战：神经网络和深度学习基础、MP神经元模型、感知机模型、BPNN模型实战、 CNN模型实战图像识别、Tensorflow基础、电影评论文本分析、 RNN文本情感分析实战

学习收获：通过第十一阶段的大数据培训，学员可从事机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才急剧增长缺口。

阶段十二：云计算（ 选修 ）

1、虚拟化：hypervisor管理类工具、QEMU、KVM、QEMU-KVM、libvirt、虚拟化技术概述，Xen、VMware、KVM虚拟化对比与实践

2、公有云（阿里云）：公有云概述、阿里云应用实战

3、私有云运维：Openstack概述，OpenStack组件功能介绍，OpenStack安装与配置，OpenStack私有云运维实战

4、容器Docker+监控：Docker概述，Docker部署，Docker容器，Docker镜像仓库该学科热门课程、Kubernetes概述、Kubernetes安装与部署、Docker+Kubernetes集群实战

学习收获：通过第十二阶段的大数据培训，学员可以满足Linux云计算架构工程师的高级需求。

本课程为学习对象0基础或者0经验的小白人员学员而准备,整个课程体系从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、Flink、kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase等。同时我们也提供了机器学习以及云计算的课程为学员的日后发展和就业保驾护航。

以上就是博学谷的大数据培训内容，大家只要能够按照学习大纲的规划学完，就能够游刃有余的从事大数据相关工作。如果大家对大数据感兴趣，不妨现在就在博学谷在线免费体验一下该课程的相关内容！