大数据培训课程内容

上海，作为一线城市的，生活是非常有压力的，作为一座快节奏的城市，就业竞争力是非常大的，有下班之后的慢生活，生活中，不仅仅有奋斗，还要有享受!近期大数据技术持续冲上互联网高潮，吸引了一批批的大学生的目光，那在这美丽的上海，容大教育小编就给你推荐一个专业的大数据培训课程。

容大教育大数据课程，以良心著称，以专业深受学生的喜爱。重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。

不同于其他机构附加大数据，容大教育大数据培训课程科学安排课程比例，结合名企需求，只教授主流及热门的大数据技术。与多家名企达成战略合作，国际化标准上线学员项目，每一名大数据程序员都必须有一个面试官无法拒绝的项目。

在大数据的人才培养计划上，不仅让同学们掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，还要具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术。

其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括 Hadoop 体系中的 HDFS， Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及 Oozie，Zookeeper，Sqoop 和 Flume 等模块。末尾阶段将学习 Spark 生态体系，及其 Scala 基础和 SparkSQL 开发。

容大教育IT培训机构，能够为你提供良好的技术学习，能够更好地了解每个学习者的需求，根据每个学习者特定的需求为其配置最合适的资产组合，无疑更加符合学习者的需求。

随着时代的快速发展，近几年来，大数据培训学费需要多少钱，互联网的微信班培训已经成为当下一种流行趋势，人脉主要是通过微信app，h5等不同的形式学习相关的专业信息知识。同时这些不同的互联网平台也让人们在选择的时候出现很大的疑惑，不知道什么样的平台适合自己，可以给自己带来更多的专业信息？

大数据培训学费越高越值得信赖吗

大数据培训学费的多少和这家培训机构值不值得信赖没有多大关系的，因为大多数培训机构的费用都差不多，只能说这家培训机构能不能跟上时代的脚步，教导的知识是否是目前为止社会上所需要的知识，毕竟没有一个人想交了学费后学到的知识是几年前的知识，等学习完了后工作也找不到，钱还白白浪费了。

如何选择大数据培训机构

大数据的出现将为社会带来三方面的变革：思维变革，商业变革，管理变革，各行各业将大数据纳入企业日常配置已成为必然之势，大数据的兴起同样也是对大数据人才的一个需求，因此也有越来越多的人学习大数据，那么大数据的学习首要的是选一个好的培训机构，选择一个正规的大数据培训机构才有雄厚的师资力量，合理的课程配置，才能对学员有真正的帮助。

大数据培训学费的多少如何判断

大数据培训学费需要多少钱？因为每个培训班都分为很多不同的班级，有些是根据基础来定的，分为了基础班，提高班，有些是根据学员的学习时间的多少来定的，所以在基础班和提高班上又分为了业余班全日制班，当然，你选择业余班和全日制班的价格也有所不同，基础班和提高班也有所不同，建议就是亲自去机构考察一下，这样可以了解更深入

大数据培训学费需要多少钱

大数据培训学费需要多少钱？费用大概在2万左右，学习的时候可能会枯燥点,但是待遇福利都不错。就像马boss在德国演讲,就是以大数据为主题讲的,说未来互联网是大数据的时代说未来是大数据的时代，在大数据方面 魔据 的综合实力不错，但是还是要试听考察的。

大数据是以数据为原材料，利用多种技术手段，得出有价值的信息，目前，大数据市场十分火爆，在社会治理和企业管理等领域起到不容忽视的作用，很多诸如阿里巴巴、百度、谷歌等巨型企业视大数据技术为生命线和未来发展的关键筹码！

大数据拥有广阔的发展前景，必然会吸引一大批有志之士的学习，学习大数据首先要明确从事大数据工作需要掌握哪些技术？大数据学什么？

对于大数据的学习需要拥有Java基础，因此，学习大数据应从Java开始，一个完整的大数据培训课程体系，还应包括Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python与数据分析等内容，只有学好以上内容，才算得上真正的大数据工程师。

大数据的学习，与其他IT技术不同，需要掌握的知识很多，且市场缺乏完整的学习资料，想要自学，十分困难，一般都是选择报班学习，在选择大数据培训班的时候，需参看一下该培训机构的大数据培训课程内容，其是否齐全的涵盖以上知识点，完整的课程是选择培训机构的先决条件！

一、大数据处理技术-基于Hadoop/Yarn的实战(含Spark、Storm和Docker应用介绍 )

本课程从大数据技术以及Hadoop/Yarn实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop/Yarn这一高性能处理大数据工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括：Hadoop/Yarn分布式文件系统DFS；MapReduce的的工作机制、类型和格式；如何构建和管理Hadoop/Yarn集群；Pig Latin语言的使用技巧；Hive数据仓库工具介绍；HBase和Zookeeper工具的使用和管理；开源数据采集工具sqoop。

本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Hadoop/Yarn系列工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

第一讲 云计算及大数据处理技术介绍

第二讲 Google的关键技术

第三讲 Hadoop系统及HDFS

第四讲 MapReduce计算模型设计

第五讲 Pig 数据流处理工具

第六讲 云数据仓库Hive

第七讲 HBase和NoSQL

第八讲 数据抽取工具Sqoop

第九讲 Hadoop与其他云数据处理技术的融合

二、大数据实时处理–基于Spark的大数据实时处理及应用技术

课程中结合实例，介绍图工具GraphX如何发现社交网络中的人际关系，大数据挖掘工具MLlib如何进行商品聚类和电影推荐，以及Streaming流挖掘工具,并探讨了Spark与Docker等云环境下新技术的结合，分析了其应用前景。

本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Spark实时大数据工具来解决业界的问题，并介绍了Spark生产环境搭建的相关知识。

第一讲 Spark大数据实时处理技术

第二讲 Spark安装配置及监控

第三讲 Scala编程语言使用概述

第四讲 Spark分布式计算框架

第五讲 Spark内部工作机制详解

第六讲 Spark数据读取与存储

第七讲 Spark通信模块和容错机制

第八讲 SQL On Spark

第九讲 Spark流数据处理工具Streaming

第十讲 Spark中的大数据挖掘工具MLlib

第十一讲 Spark大规模图处理工具GraphX

第十二讲 Spark与其他大数据技术的融合与应用

三、Storm大数据流式处理技术

本课程从大数据流式处理技术以及Storm实战的角度，理论和实践相结合，全方位地介绍Storm大数据流式处理工具的原理和内核。以案例分析的方式来帮助学员了解如何用BDAS系列工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

第一讲 Storm大数据处理介绍

第二讲 Storm配置和容错机制

第三讲 Storm可靠性及消息传输

第四讲 Storm拓扑及流分组

第五讲 Spout和Bolt详解

第六讲 分布式DPRC

第七讲 Storm事务拓扑

第八讲 Storm中的Trident

第九讲 Trident的状态

第十讲 Storm企业应用

四、大数据分布式存储系统

在大数据时代，很多企业的数据都是逐步积累的，这就要求存储系统有很好的横向扩展能力；而要对传统存储设备进行横向扩展，会带来很高的成本，但是分布式存储却能够比较好的解决这样的问题。

第一讲 分布式存储系统概述

第二讲 大数据集（超大文件）存储

第三讲 海量小文件存储

第四讲 分布式存储技术发展新动向和趋势

五、大数据前沿技术分析与应用

大数据相关技术最近几年出现了井喷的趋势，众多技术纷纷出现，典型的系统包括Hadoop、Spark、Flume、Scribe、Kafka、Storm、Mahout、MLlib、Docker等，涵盖网络数据爬取、日志采集、分布式消息订阅、大数据分析挖掘等方面，涉及离线批处理、实时处理、流式处理等多种处理方式。这些技术解决不同的应用需求，涉及面广，技术要求高，交叉知识范围广，知识内容更新频繁，要理清其中的关系，从中发现最适合本机构的技术，成为了目前各机构技术专家的一个难点。

第一讲 大数据技术基础

第二讲 批处理大数据平台Hadoop

第三讲 实时大数据平台Spark

第四讲 流式大数据平台Storm

第五讲 Python网络爬虫

第六讲 大数据日志采集工具Flume

第七讲 分布式消息订阅工具Kafka

第八讲 NoSQL云数据处理工具

第九讲 大数据中的SQL工具

第十讲 大数据分析挖掘工具

第十一讲 资源虚拟化工具Docker

第十二讲 大数据技术展望

六、数据仓库与数据挖掘（结合SPSS和WEKA）

本课程重在突出数据仓库与数据挖掘决策支持的本质，介绍数据挖掘的各种方法、技术实现手段，通过对实例的深入剖析解释它们的原理。

第一讲 数据仓库原理及联机分析技术介绍

第二讲 数据仓库设计与开发

第三讲 基于数据仓库的决策支持系统

第四讲 数据仓库案例剖析

第五讲 数据挖掘与知识发现

第六讲 关联分析算法及其案例

第七讲 聚类分析算法及其案例

第八讲 其它数据挖掘算法介绍

七、Python和R数据挖掘技术-基于Python和R语言的数据挖掘和统计分析技术

本课程将对基于Python和R语言进行数据处理、数据探索的基本方法，利用R语言实现模型选择、Logistic回归及决策树算法，以及贝叶斯算法及支持向量机、神经网络等算法原理及实现进行讲解。

第一讲 数据挖掘，Python和R简介

第二讲 数据的导入与导出

第三讲 数据可视化展现

第四讲 决策树与随机森林

第五讲 回归分析

第六讲 聚类分析

第七讲 离群点检测

第八讲 时间序列分析

第九讲 关联规则

第十讲 社交网络分析

八、大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍 )

本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍Mahout和 MLlib等大数据挖掘工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括：大数据挖掘及其背景，Mahout和 MLlib大数据挖掘工具，推荐系统及电影推荐案例，分类技术及聚类分析，以及与流挖掘和Docker技术的结合，分析了大数据挖掘前景分析。

本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

第一讲 大数据挖掘及其背景

第二讲 MapReduce/DAG计算模式

第三讲 云挖掘工具Mahout/MLib

第四讲 推荐系统及其应用开发

第五讲 分类技术及其应用

第六讲 聚类技术及其应用

第七讲 关联规则和相似项发现

第八讲 流数据挖掘相关技术

第九讲 云环境下大数据挖掘应用

九、Spark大数据挖掘工具MLlib实战(机器学习)

本课程主要讲解Spark MLlib，Spark MLlib是一种高效、快速、可扩展的分布式计算框架，实现了常用的机器学习，如：聚类、分类、回归等算法。讲解各个算法的理论、详细展示Spark源码实现，最后均会通过实例进行解析实战，帮助大家真正从理论到实践全面掌握Spark MLlib分布式机器学习和大数据挖掘方法。

第一讲 Spark大数据实时处理技术

第二讲 Spark安装配置及监控

第三讲 Scala编程语言和分布式计算模型

第四讲 Spark MLlib线性回归和逻辑回归算法

第五讲 Spark MLlib贝叶斯分类算法

第六讲 Spark MLlib决策树算法

第七讲 Spark MLlib聚类算法

第八讲 Spark MLlib关联规则算法

第九讲 Spark MLlib个性化推荐算法

第十讲 Spark MLlib神经网络算法

十、Python语言基础及数据分析技术

Python语法简洁清晰，Python具有丰富和强大的库。能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。Python包括一套完整的数据处理、计算和制图软件系统；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输入，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

本课程将对基于Python语言进行数据处理、数据探索的基本方法，并对Python语言算法原理及实现进行讲解。

第一讲 基础知识

第二讲 Python数据结构

第三讲 选择与循环

第四讲 字符串与正则表达式

第五讲 函数设计与使用

第六讲 面向对象程序设计

第七讲 文件操作

第八讲GUI编程

第九讲 数据库编程

第十讲 科学计算与可视化

第十一讲 大数据处理

十一、大数据可视化技术与应用

本课程立足于可视化的本质问题，从设计的角度讲述数据可视化技术，而非可视化实现算法。

课程通过演绎可视化设计的基本流程、常用工具和方法，加上针对典型数据类型可视化方法的案例分析，以启发学员思考，达到以更加丰富的可视化方法，运用各种交互设计手段进行可视化分析与探索，深入挖掘自身现有业务数据价值的目的。

第一讲 数据可视化概述

第二讲 可视化设计基础

第三讲 可视化编码基础

第四讲 地理空间数据可视化方法

第五讲 时变数据可视化方法

第六讲 关系数据可视化方法

第七讲 高维数据可视化方法

第八讲 文本数据可视化方法

第九讲 可视化交互设计方法

十二、云计算与大数据处理技术

本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际问题的方案。通过本课程学习，希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。

第一讲 云计算的概念与现状

第二讲 从Google云计算体系，理解海量数据处理的方法

第三讲 从Hadoop云计算项目，进一步研究云数据处理方法

第四讲 从Windows Azure，理解平台即服务的本质

第五讲 从Amazon云计算，讨论如何提供云服务

第六讲 实施云计算的关键点：安全策略

第七讲 当前数据中心如何向云计算环境转变？

第八讲 基础设施即服务（IaaS）关键实现技术

第九讲 软件即服务（SaaS）关键实现技术