石家莊大數(shù)據(jù)課程培訓(xùn)大綱

只要課程談?wù)搶W(xué)習(xí)，它就離不開課程。也就是說，我們需要學(xué)習(xí)的知識和技術(shù)。課程設(shè)置是否合理，直接決定著學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)效果。業(yè)內(nèi)一些沒有大數(shù)據(jù)背景的局外人進入大數(shù)據(jù)培訓(xùn)領(lǐng)域，以“熱血”開設(shè)“大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程”獲取投資。我曾經(jīng)有兩個學(xué)生，他們在培訓(xùn)機構(gòu)學(xué)習(xí)了一半的知識后加入了我們班。原因是，在談到Java的基礎(chǔ)知識后，該機構(gòu)教授的“大數(shù)據(jù)技術(shù)”只是一門數(shù)據(jù)庫課程，與大數(shù)據(jù)無關(guān)。目前，這樣的機構(gòu)可能并不多。畢竟，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)行業(yè)已經(jīng)進入白熱化競爭階段。目前，從課程的角度來看，各院校所教授的課程可能相似，沒有太大差異。此時，我們需要詢問培訓(xùn)機構(gòu)或在其官方網(wǎng)站上提供詳細的課程內(nèi)容作為參考，以確定和比較課程的黃金內(nèi)容。針對這個問題，在這里是推薦大家去石家莊達內(nèi)教育學(xué)習(xí)的

推動你現(xiàn)有崗位的發(fā)展

大數(shù)據(jù)+現(xiàn)有工作是一種趨勢。當(dāng)大數(shù)據(jù)到來時，您不需要在前端執(zhí)行一些靜態(tài)或緩存機制嗎？使用hive和Hadoop進行可視化或后端對接會更有利嗎？后端需要學(xué)習(xí)一些大數(shù)據(jù)。例如，高級Java需要分布式和緩存相關(guān)的數(shù)據(jù)存儲和傳輸，如Kafka和zookeeper，以便在現(xiàn)有企業(yè)需要轉(zhuǎn)換時可以直接進行。那么操作和維護呢？分布式集群運維，各大數(shù)據(jù)平臺節(jié)點運維，這不是一種趨勢嗎？我什么都沒學(xué)到。我認為目前的公司無法使用它。當(dāng)公司需要的時候，你會的。這可能是一個晉升和加薪的好機會。

從世界500強、bat到初創(chuàng)企業(yè)，所有公司都需要數(shù)據(jù)人才。大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)部門通常是一個扁平的層次模型，大致分為三個級別：數(shù)據(jù)分析師、高級研究員和部門主管。在小公司，它需要擔(dān)任幾個職位。一些特別強調(diào)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的互聯(lián)網(wǎng)公司將設(shè)立其他高層職位，如阿里巴巴首席數(shù)據(jù)官。另一方面，大數(shù)據(jù)工程師對業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的了解不亞于業(yè)務(wù)部門的員工，因此他們也可以求助于產(chǎn)品部門或營銷部門，甚至可以晉升到公司的高級管理層。

數(shù)據(jù)算法工程師。

負責(zé)企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)挖掘算法和模型的設(shè)計，整合業(yè)務(wù)場景和模型算法；深入研究數(shù)據(jù)挖掘模型，參與數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建、維護、部署和評估，支持產(chǎn)品研發(fā)的模型算法構(gòu)建和集成；D小組；制定并實施架構(gòu)規(guī)范，如數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)安全。所需知識包括：扎實的數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識，精通機器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計和常用算法；熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)，掌握常用的分布式計算框架和技術(shù)原理，如Hadoop、MapReduce、Yan、storm、spark等；熟悉Linux操作系統(tǒng)和shell編程，至少一次scala/Java/Python/C++/R等語言編程；熟悉大規(guī)模并行計算的基本原理，具備實現(xiàn)并行計算算法的基本能力。