如何選擇Oracle大數據的培訓機構
隨著互聯網的不斷發(fā)展，大數據已經成為IT行業(yè)中不可缺少的重要一環(huán)，企業(yè)對于大數據的人才更是求賢若渴?，F在有許多的同學都十分的想要學習大數據，但是目前國內Java大數據培訓市場魚龍混雜，很多人都擔心上了一個不靠譜的大數據培訓班，**后既浪費錢，又浪費時間。那么大數據培訓班哪個可靠?或許被譽為大數據培訓行業(yè)領航者的魔據教育可以告訴你什么樣的大數據培訓才是可靠的。
一.科學全面的大數據課程體系
目前國內大數據培訓市場上具有科學而豐富的大數據課程的培訓機構少之又少，因為大數據從誕生到發(fā)展到至今，時間相對來說并不長，所以市面上具有成熟的大數據培訓經驗的培訓機構也不會很多，這些大數據培訓機構的大數據課程自然就會單薄了許多。這些所謂的大數據培訓課程實際大部分都是的知識，大數據的知識點很少，只是一些皮毛，如果想要進入大數據行業(yè)的同學只學習這么點的大數據知識，肯定是不能滿足公司企業(yè)的需求的，就業(yè)自然就會是個難題了。
魔據教育的課程體系一直都是大數據培訓行業(yè)內的佼佼者，以課程的科學和全面著稱。課程的開端先向同學講授大數據的基礎語言過度到大數據知識，然后穿插真實大型的大數據項目實戰(zhàn)，讓每一位同學都能學習到真正的大數據知識。
二.認真實干的大數據師資團隊
一位好老師對于大數據可視化培訓的重要性毋庸置疑，。一個經驗豐富的大數據可視化老師可以將知識深入簡出，將知識點掰碎了講給學員聽，學員的吸收才會**大化，知識技能掌握的才會更加熟練。當然這對大數據的專業(yè)素養(yǎng)要求特別高，一些剛從轉型的老師怕是不能擔起此重任。
魔據教育具有一支雄厚的大數據師資團隊，大數據老師都是從事IT培訓行業(yè)數十年，具有豐富的大數據開發(fā)經驗和教學經驗。一個具有豐富經驗的老師對于培訓來說重要性不言而喻，更不用說是大數據這種相對而言比較難的培訓。而且魔據教育的大數據講師大部分都是來自國內互聯網一線企業(yè)，具有豐富的經驗，深受學生們信賴。
三.真實豐富的大數據項目實戰(zhàn)
光有科學的課程體系也不行，需要有真實的項目穿插，讓學生實戰(zhàn)演練，避免紙上談兵的尷尬局面。況且，項目實戰(zhàn)經驗是企業(yè)招人的硬性指標，如果你沒有項目實戰(zhàn)經驗，那么你可能會被直接Pass掉。為什么強調真實項目實戰(zhàn)，因為有的培訓機構會從網上找些簡陋的、企業(yè)淘汰掉的項目給學生做，這些項目已經過時，沒有絲毫作用。當學生在面試時，面試官看到這么簡陋的項目，可能會對你的印象變差，對你找工作起到反面作用。
四.大數據培訓嚴格的教學保障
為了在短期時間內就能讓學生熟練掌握大數據的知識技能，一個嚴格完善的教學管理制度是非常重要的。有的學生可能因為年紀比較小，上課的時候精力不夠集中，作業(yè)也不能按時完成，這時如果沒有一個嚴格的教學制度，那學生不就都“放羊了”?有的培訓機構可能就是以收錢為目的，只要學生交了錢，你學不學都是你的事情，實際上這是非常不負責任的事情，對學生不負責任，對自己同樣不負責任。既然學生來了，不管用什么方法，都必須讓學生學好知識，無憂就業(yè)，這是每一個大數據培訓機構承諾的事，也是必須完成事。
小編為大家介紹一下北京中培教育的大數據平臺大家與高性能計算腳架實戰(zhàn)培訓班的課程信息。
課程大綱
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時間 |
知識模塊 |
授課內容 |
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**天 上午 |
大數據技術基礎 |
1. 大數據的產生背景與發(fā)展歷程 2. 大數據的4V特征，以及與云計算的關系 3. 大數據應用需求以及潛在價值分析 4. 業(yè)界*新的大數據技術發(fā)展態(tài)勢與應用趨勢 5. 大數據項目的系統(tǒng)與技術選型，及落地實施的挑戰(zhàn) 6. “互聯網 ”時代下的電子商務、制造業(yè)、零售批發(fā)、電信運營商、互聯網金融業(yè)、電子政務、移動互聯網、教育信息化等行業(yè)應用實踐與應用案例介紹 |
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業(yè)界主流的大數據技術方案 |
1. 大數據軟硬件系統(tǒng)全棧與關鍵技術介紹 2. 主流的大數據解決方案介紹 3. Apache大數據平臺方案剖析 4. CDH大數據平臺方案剖析 5. HDP大數據平臺方案剖析 6. 大數據解決方案與傳統(tǒng)數據庫方案比較 |
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大數據計算模型（一）——批處理MapReduce |
1. MapReduce產生背景與適用場景 2. MapReduce計算模型的基本原理 3. MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程 4. MapReduce基本組件，JobTracker和TaskTracker 5. MapReduce高級編程應用，Combiner和Partitioner 6. MapReduce性能優(yōu)化技巧 7. MapReduce案例分析與開發(fā)實踐操作 |
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**天 下午 |
大數據存儲系統(tǒng)與應用實踐 |
1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS產生背景與適用場景 2. HDFS master-slave系統(tǒng)架構與工作原理 3. HDFS核心組件技術講解 4. HDFS高可用**機制 5. HDFS集群的安裝、部署與配置，熟練HDFS shell命令操作 6. 分布式小文件存儲系統(tǒng)的平臺架構、核心技術與應用場景 7. 分布式對象存儲系統(tǒng)的平臺架構、核心技術與應用場景 |
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Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展，以及應用實踐操作 |
1. Hadoop的發(fā)展歷程 2. Hadoop大數據生態(tài)圈系統(tǒng)與工具全貌介紹 3. Hadoop 1.0的核心組件與適用范圍 4. Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理，以及與Hadoop 1.0的區(qū)別 5. Hadoop資源管理與作業(yè)調度機制 6. Hadoop 常用性能優(yōu)化技術 7. Hadoop集群安裝與部署實踐，以及MapReduce程序在YARN上執(zhí)行 |
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第二天 上午 |
大數據計算模型（二）——實時處理/內存計算 Spark
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1. MapReduce計算模型的瓶頸 2. Spark產生動機、基本概念與適用場景 3. Spark編程模型與RDD彈性分布式數據集的工作原理與機制 4. Spark實時處理平臺運行架構與核心組件 5. Spark容錯機制 6. Spark作業(yè)調度機制 7. Scala開發(fā)介紹與實踐 8. Spark集群部署與配置實踐，Spark開發(fā)環(huán)境構建，Spark案例程序分析，Spark程序開發(fā)與運行，Spark與Hadoop集群集成實踐 |
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第二天 下午 |
大數據倉庫查詢技術Hive、SparkSQL、Impala，以及應用實踐 |
1. 基于MapReduce的大型分布式數據倉庫Hive基礎知識與應用場景 2. Hive數據倉庫的平臺架構與核心技術剖析 3. Hive metastore的工作機制與應用 4. Hive數據倉庫實踐：Hive集群安裝部署，數據倉庫表導入導出與分區(qū)操作，Hive SQL操作，Hive客戶端操作 5. 基于Spark的大型分布式數據倉庫SparkSQL基礎知識與應用場景 6. Spark SQL實時數據倉庫的實現原理與工作機制 7. SparkSQL應用分析與操作實踐 8. 基于MPP的大型分布式數據倉庫Impala基礎知識與應用場景 9. Impala實時查詢系統(tǒng)平臺架構、關鍵技術剖析 |
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Hadoop集群運維監(jiān)控工具 |
1. Hadoop大數據運維監(jiān)控管理系統(tǒng)HUE平臺介紹 2. Hadoop運維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹 3. 第三方運維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios |
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第三天 上午 |
大數據計算模型（三）——流處理Storm, SparkStreaming
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1. 流數據處理應用場景與流數據處理的特點 2. 流數據處理工具Storm的平臺架構與集群工作原理 3. Storm關鍵技術與并發(fā)機制 4. Storm編程模型與基本開發(fā)模式 5. Storm數據流分組 6. Storm可靠性**與Acker機制 7. Storm應用案例分析與實踐：Storm集群安裝部署，Storm程序開發(fā)運行操作實踐，Storm與Hadoop集群的集成 8. 流數據處理工具Spark Streaming基本概念與數據模型 9. Spark Streaming工作機制 |
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大數據ETL操作工具，與大數據分布式采集系統(tǒng) |
1. Hadoop與DBMS之間數據交互工具的應用 2. Sqoop導入導出數據的工作原理，以及Sqoop工具的安裝部署與實踐操作，利用Sqoop實現MySQL與Hadoop集群之間的數據導入導出交互 3. Flume-NG數據采集系統(tǒng)的數據流模型與系統(tǒng)架構 4. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應用介紹與平臺架構，及其使用模式 |
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第三天 下午 |
面向OLTP型應用的NoSQL數據庫及應用實踐 |
1. 關系型數據庫瓶頸，以及NoSQL數據庫的發(fā)展，概念，分類，及其在半結構化和非結構化數據場景下的適用范圍 2. 列存儲NoSQL數據庫HBase簡介與數據模型剖析 3. HBase分布式集群系統(tǒng)架構與讀寫機制，ZooKeeper分布式協(xié)調服務系統(tǒng)的工作原理與應用 4. HBase表設計模式與primary key設計規(guī)范 5. HBase分布式集群安裝、部署與操作實踐 6. 文檔NoSQL數據庫MongoDB簡介與數據模型剖析 7. MongoDB集群模式、讀寫機制與常用API操作 8. Cassandra分布式數據庫的平臺架構以及關鍵技術 9. Cassandra一致性哈希算法與數據分布策略，以及NWR策略 10.鍵值型NoSQL數據庫Redis簡介與數據模型剖析 11.Redis多實例集群架構與關鍵技術 12.NewSQL數據庫技術簡介及其適用場景 |
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大數據項目選型、實施、優(yōu)化等問題交流討論 |
大數據項目的需求分析、應用實施、系統(tǒng)優(yōu)化，以及解決方案等咨詢與交流討論 |
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第四天 |
學習考核與業(yè)內經驗交流 |
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課程預約與咨詢電話：010-64707530 金老師
