大数据工程师职业进阶之路零基础到精通（全套）

admin

大数据工程师职业进阶之路零根本到精通（全套） 为什么建造大数据工程师系统培训之路这门课程？ 大数据已经被抄的很热了，但经过我多年处置数据相关工作的经历，这个行业今朝已经逐步成熟了，天天我们在互联网都要存留大量的信息，但若何收集、整理这海量的信息，并发生代价，已经是各行各业都在摸索的重要课题，且不说在海量数据中挖掘用户需求，猜测未来的市场导向，就连政府的政务数据也要云计较、大数据。可是今朝大数据工程师的人材缺口很是大，现在投身大数据范畴绝对是绝佳的机会。但但从技术角度来看，有一定难度，大数据需要很多种根本理论常识与编程框架、散布式办事器等来支持，这也是使得一个大数据工程师的人材要比做利用开辟、做营业系统编程的人材缺的多。所以我们经过量年的经历，来设备这样一门课，希望能让同学们更轻易的踏上这条路！ 进修思绪指引： 倘使有编程布景这是最好的了，会节省很多进修时候，更轻易了解。由于大数据情况比力复杂，并不像进修编程软件一样，机械安装一下，跟教员敲几行代码便可以了，但大数据可就要麻烦多了，最少要预备好虚拟化的集群情况，然后又要安装摆设各类计较框架，所以需要有耐心，有一定处理题目标才能，对峙不懈，才有能够学好大数据。我保举的进修步调是:打好根本，了解为主。多脱手理论，一定自己搭建出编程情况。前面再不竭的进修spark、Python、storm、云计较等相关课程，渐渐自己的脑筋中会构成一套常识系统，对大数据的了解也会越来越透彻！ 总结： 进修方式很重要，需要对峙，自己要有一定处理题目标才能，前途无量！ 根本入门篇 课程先容： 大数据包括的常识面很是普遍触及很多技术，我按照自己多年工作经历与自己收集整理的课程做的设备。根本进阶，重点是从JAVA说话学起，然后是对linux的进修，统计学的进修。大数据包括几个部分一是数据的收集与处置，二是大数据的利用，第一部分依靠散布式、云计较与一些处置特别情况，数据处置的技术框架组成，这里重点是hadoop散布式框架，spark框架。别离处理大数据存储题目。同时对于关系数据库对大量数据的处置也需要进修，究竟很多大型贸易系统的营业数据还是由传统的关系数据库停止治理的。最初，再linux与java上我也加入了深入进修的课程。供同学进步编程才能与水平。这套课程比力合适陪伴职业生活渐渐学。不合适填鸭式进修。不能当电视剧看，没意义 课程目录： 【重点课程】大数据的Java根本 14课 【重点课程】大数据的linux视频教程 21课 【重点课程】大数据的统计学根本 15课 【重点课程】Hadoop数据分析平台 17课 【重点课程】Hadoop2.X大数据平台视频教程 14课 【常识补充】Scala说话入门 5课 【常识补充】大数据平台Spark入门与精通 10课 【重点课程】Maven视频教程 15课 【重点课程】Linux文本编辑器VIM视频教程 6课 【重点课程】Git威望指南视频教程 8课 【重点课程】大数据平台Storm入门到精通 15课 【重点课程】大数据C、C++根本 14课 【重点课程】Linux运维精通VIP视频教程 56课 【重点课程】MYSQL高级性能优化与架构 16课 【重点课程】Oracle11g海量数据架构设想 13课 【常识补充】2015javaEE+Hadoop大数据 32期 中级进阶篇 课程先容： 这部分重点在于大数据的数据处置的技术利用，storm对于大数据的实时数据分析，像微博实时榜单这类利用，需要storm。etl工具可以从多种数据源，大数据、关系库、文本等多种数据源抽取数据并同一加载。同时进修数据仓库架构与研发流程的课程，进修数据仓库的技术，对数据的整理与利用提出了一套方式论，经过OLAP的维度模子来处置各类数据利用需求，BI与数据接口等。同时进修mahout是做数据挖掘利用的深度进修的框架。还有NOSQl的数据库,Redis与Mongodb技术，用于第三方数据抓取的编程说话Python,与散布式内存处置技术的spark框架与scala说话。而且设备的一些实战课程。未来课程内容也会不竭更新。 课程目录： 【重点课程】Python收集法式开辟 12课 【重点课程】Storm大数据开辟视频教程 8课 【重点课程】Storm利用实战视频教程 18课 【重点课程】Hadoop利用开辟实战案例培训教程 15课 【重点课程】数据仓库全流程开辟详解 15课 【重点课程】ETL开辟之Kettle视频教程 15课 【重点课程】NoSQL与NewSQL数据库引航 19课 【重点课程】MySQL数据库运维 15课 【重点课程】大数据之Scala说话视频教程 5课 【重点课程】Redis技术详解 26课 【重点课程】Mongodb技术详解 18课 【重点课程】Oracle职业直通车 26课 【常识补充】Mahout数据挖掘 28课 【常识补充】Docker大讲坛指引未来的云计较 10课 【常识补充】Spark纯实战大讲坛 5课 【常识补充】Spark亚太研讨院spark大课堂 30课 高级实战篇 课程先容： 这个阶段的重点是深入进修、源码剖析与实战，源码剖析是希望能更深入的了解开源框架对处理现实题目标编程模子，同时很多至公司在对这些开源框架的利用上并不是间接琶来利用，由于标准版本能够没法处理这类至公司的一些特别营业需求，都是对源代码停止二次开辟，升级革新，重写等来满足自己的营业需要，所以大牛是要有改编才能的。百度就是这样干的，最好的例子就是我们发货用的云盘，就是。同时数据挖掘、机械进修也是很是重要的大数据利用，阿尔法狗就是操纵这个技术打败李世石的。openstack企业私有云是很多大企业内部都要用到的云办事技术，企业的内部利用今朝也都是奔着SAAS，软件及办事的方式来实现，所以企业内部的大数据技术也是很是需要的。 课程目录： 【重点课程】Hadoop源码剖析与开辟实战 43课 【重点课程】大数据HBase源码剖析与开辟实战 26课 【重点课程】大数据Hive源码剖析与开辟实战 24课 【重点课程】大数据Hadoop数据挖掘实战视频教程 【重点课程】Zookeeper入门到精通 8课 【重点课程】Flume利用开辟实战视频教程 12课 【常识补充】Mahout入门与项目实战 20课 【常识补充】大数据之机械进修视频教程 11课 【常识补充】大数据之Linux内核探秘 13课 【重点课程】深入浅出Hive企业级架构优化 7课 【重点课程】Storm的集群搭建实战 8课 【重点课程】OpenStack企业私有云实战培训课程 12课 【重点课程】Nutch相关框架视频教程 20课 【重点课程】基于大数据的保举系统设想 9 【常识补充】大数据挖掘下的机械进修 11课 课程下载： 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复