云計算大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)什么？有哪些入門技巧？介紹一下魔據(jù)大數(shù)據(jù)的課程體系，魔據(jù)教育大數(shù)據(jù)針對市場及學(xué)員需求，科學(xué)合理安排課程，從入門到深入循序漸進，課程環(huán)環(huán)相扣。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程有哪些？

第1階段：Java基礎(chǔ)課程

1.Java是當前大數(shù)據(jù)平臺解決方案的重要實現(xiàn)語言之一，Java是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，

2.技術(shù)知識點 階段項目任務(wù) 上機實驗課程共有301課時。     

3.主要課程內(nèi)容：

Java編程語言的學(xué)習(xí)；java編程語言基礎(chǔ)；主要講解java環(huán)境變量搭建，jvm虛擬機運行原理性能參數(shù)調(diào)整，java基本數(shù)據(jù)類型，流程控制，數(shù)組應(yīng)用等；關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySql；Web開發(fā)課程；Linux操作系統(tǒng)。

4.經(jīng)過上述學(xué)習(xí)你掌握的相應(yīng)技術(shù)：

開發(fā)和部署桌面、服務(wù)器以及嵌入設(shè)備和實時環(huán)境中的Java應(yīng)用程序。

Linux環(huán)境搭建、shell腳本小游戲貪吃蛇。

第二階段：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)課程

1.大數(shù)據(jù)所有相關(guān)知識點的講解，從基礎(chǔ)到專業(yè)課程全覆蓋。

2.技術(shù)知識點 階段項目任務(wù) 上機實驗課程共105課時。 

3.主要課程內(nèi)容：

Hadoop集群的搭建；選擇hadoop的原因；hadoop在云計算中的作用；hadoop依賴的所有技術(shù)和之前課程的聯(lián)系。HDFS基礎(chǔ)概念，介紹YARN資源調(diào)度框架介紹；Mapreduce案例；Zookeeper集群搭建。

4. 經(jīng)過上述學(xué)習(xí)你掌握的相應(yīng)技術(shù)：

微博數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析、汽車銷售大數(shù)據(jù)分析等市場所需的大數(shù)據(jù)分析。

第三階段：分布式數(shù)據(jù)課程

1.分布式數(shù)據(jù)課程

2.技術(shù)知識點 階段項目任務(wù) 上機實驗課程：95課時

3.主要課程內(nèi)容：

主要講解HBase概念；掌握HBase舊版本體系結(jié)構(gòu)；掌握HBase工作原理；掌握HBase的組成；掌握HBase的容錯性；理解HBase應(yīng)用場景。Sqoop（Sqoop介紹，安裝部署Sqoop，Sqoop使用流程，Sqoop實戰(zhàn)案例等）；HBase環(huán)境搭建數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE（Hive基本概念、數(shù)據(jù)類型和文件編碼，HiveQL：查詢、視圖和索引等）。

4. 經(jīng)過上述學(xué)習(xí)你掌握的相應(yīng)技術(shù)：

可以做到實時的數(shù)據(jù)查詢。一個主分析，另一個主查詢。

在HADOOP(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫間進行數(shù)據(jù)的傳遞，可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導(dǎo)進到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

第四階段：大數(shù)據(jù)高級進階課程

1.大數(shù)據(jù)高級進階課程是學(xué)生學(xué)習(xí)的中級階段。

2.技術(shù)知識點 階段項目任務(wù) 上機實驗課程共207課時。

3.主要課程內(nèi)容：

Python，主要講解Python簡介、Python開發(fā)環(huán)境搭建；Python數(shù)據(jù)類型和運算符；Python條件語句，主要講解Python for循環(huán)、while循環(huán)；break與continue；字符串的使用、元組的定義及使用。

Spark，主要講解Spark 概述；Spark 生態(tài)系統(tǒng)；與MapReduce比較；體系結(jié)構(gòu)與工作原理；安裝部署及測試；spark應(yīng)用場景。spark工作機制，主要講解Spark應(yīng)用執(zhí)行機制；Spark調(diào)度與任務(wù)分配模塊；容錯機制及共享變量和累加器；Lineage機制；Checkpoint機制；Shuffle機制；集成開發(fā)工具開發(fā)spark程序；web監(jiān)控圖講解。

數(shù)據(jù)實時分析（實時計算框架Storm，消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka，海量日志采集，實時計算介紹和Flume基礎(chǔ)）。

4. 經(jīng)過上述學(xué)習(xí)你掌握的相應(yīng)技術(shù)：

舉例場景：網(wǎng)站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時征信，某大型網(wǎng)站日志分析，移動業(yè)務(wù)感知分析，實時檢測車輛超速項目，實時非法網(wǎng)站檢測項目。

第五階段：大數(shù)據(jù)綜合實戰(zhàn)項目課程

1.提高學(xué)生的動手操作能力，為提前適應(yīng)企業(yè)的工作內(nèi)容和環(huán)境。

2.項目名稱：

（1）高校學(xué)生大數(shù)據(jù)分析項目：高校學(xué)生大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是依托于高校數(shù)據(jù)管理平臺的高校學(xué)生行為分析系統(tǒng)。經(jīng)過對海量學(xué)生行為數(shù)據(jù)的計算和分析，建設(shè)高校完整的高校招生、教學(xué)、就業(yè)、學(xué)生學(xué)習(xí)、生活、心理的完整數(shù)據(jù)倉庫。

（2）互聯(lián)網(wǎng)精準營銷大數(shù)據(jù)分析項目：電信預(yù)購分析系統(tǒng)是依托于電信用戶上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)進行預(yù)購分析的系統(tǒng)。經(jīng)過對電信用戶的海量上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)的匹配與分析，建立用戶的精準畫像，及購買行為預(yù)測。經(jīng)過這些數(shù)據(jù)的分析，提升對用戶的掌握，合理推薦業(yè)務(wù)提高電信業(yè)務(wù)擴展。經(jīng)過預(yù)購分析對外提供精準營銷的預(yù)測用戶，有效提高營銷成功率。

魔據(jù)是一家專注大數(shù)據(jù)教學(xué)的機構(gòu)，自2001年以來培養(yǎng)出眾多優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)學(xué)員，跟企業(yè)簽訂合作企業(yè)，為企業(yè)輸送人才，長期合作已經(jīng)為百度、阿里、騰訊輸送了很多大數(shù)據(jù)人才。

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