大数据暑期培训
⑴ 大数据培训需要多久能学会吗
大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。
⑵ 参加大数据培训班一般需要多久
学大数据，参来加光环大自数据*培训班，一般需要学习5个月左右，每个培训班的时间不一样，但是大部分都在4个月以上，毕竟大数据是一门技术类课程，涉及到很多专业基础知识，时间越短，越学不到什么东西，当然不管时间长短，主要还是自己要用心，白天学完了，晚上在复习一下当天所学的知识，而且在真正进入工作后还需要不断学习，从实践中变得更加专业。
⑶ 大数据培训到底是培训什么
一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统
二、数据开发:
1、数据分析与挖掘
一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。
大数据培训一般是指大数据开发培训。
大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、大数据开发
数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；
课程学习一共分为六个阶段：
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⑷ 大数据培训需要学多久
大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。
一、 第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)
1. 难易程度：一颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
4. 描述如下：
从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。
二、 第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1. 难易程度：两颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式
4. 描述如下：
称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计
与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、 第三阶段：前端框架
1. 难易程序：两星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时
3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。
四、 第四阶段：企业级开发框架
1. 难易程序：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离
4. 描述如下：
如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。
五、 第五阶段： 初识大数据
1. 难易程度：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece应用(中间计算过程、Java操作MapRece、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。
(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。
六、 第六阶段：大数据数据库
1. 难易程度：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。
怎么简化呢?在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。
总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询
七、 第七阶段：实时数据采集
1. 难易程序：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化
4. 描述如下：
前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。
举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别
八、 第八阶段：SPARK数据分析
1. 难易程序：五颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性
4. 描述如下：
同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。
在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。
比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。
⑸ 大数据短期培训班
正常情况下大数据开发培训面授班的学习时间大约半年左右，大数据相对来说更适合有基础的人学习，选择大数据培训机构重点关注机构的口碑，多对比几家机构，希望你早日学有所成。
⑹ 参加大数据培训班真的能学懂吗靠谱吗
第一个问题：大数据好不好学？
总结了一下几种情况，供参考。
1.对于有开发经验的同学来说，学大数据还是比较容易的，比如你现在是做JAVA开发的，那么你转行大数据做JAVA大数据开发，只需要把大数据框以及相关大数据技术学到，再辅以一定的项目练习，基本就可以干活了；如果你现在是做的Python开发，同样你也只需要学好大数据框架以及相关技术，再辅以相关项目就可以从事Python大数据开发了。
2.如果你是零基础，学习能力一般，在理解概念会稍微慢一点，比如学到JAVA面向对象的时候，这部分同学就比较懵了，但是只要肯付出，愿意多问，愿意去琢磨，也能得到理想的结果。
3.零基础学习能力很强，比如毕业于211、985高校，相对来说，学起来就比较轻松。在我们的大数据培训班，50%以上都是这样的学生，不得不说，学习能力强，学啥都快，不光是编程。
第一种有开发经验，他们会去主动学习；第三种学习能力强，他们相信自己能学会。但第二种他们缺乏自信，也是比较犹豫的一部分人。
三种人中，也以第二种学生居多。如果想转行，三点建议，可供参考。
1.不要犹豫，先学。先找学习资料，从零开始学，只有你真的开始去学了，才能知道好不好学。
2.统招本科学历，学大数据，找大数据开发工作。目前一线城市的企业，对大数据开发工程师的学历要求都是本科。
3.大专学历，学JAVA，找JAVA开发工作。学历不够，先把JAVA学好，找一份JAVA开发工作，如果对大数据感兴趣，可做2年JAVA开发后，再转大数据，用开发经验来弥补学历的短板。
希望对你有帮助~
利用暑期多学习下对自己以后还是很有好处的，专门做大数据培训的，边学边动手实践学习，这样就会深入了解知识点，多努力学，还是会学到东西的。
⑻ 靠谱的大数据培训机构有哪些
大数据培训机构有：企赢大数据培训学院、传智播客大数据培训学院、产品手记大数据培训机构、传一大数据培训机构、黑马大数据培训机构。具体介绍如下：
1、企赢培训学院：
企赢培训学院的优势，企业自己的案例和业内标杆企业案例结合，讲师针对性讲解；多年研发企业的研发实践和产品管理经验总结，课程系统全面。从市场需求到产品规划整个过程中具体工具和方法介绍；小组方式实际演练，体会上述工具在市场需求分析、产品规划中的运用。
4、传一大数据培训机构：
传一大数据培训机构拥有自主研发的全套系列理论教材、项目实战手册，
以及完善项目管控体系及MOOC线上教学平台。在如此完善的学术沉淀的引领下，造就了数千人的成功就业，
同时获得了众多省内知名企业的认可；
先后与星网锐捷、网龙、睿能、万利达、鑫诺、厦华、雅迅、巨龙等知名企业签订人才战略合作，
并为网龙、中国邮政、亿力科技、日立集团等多家大型企业实施员工内训。
高质量的师资团队保证了传一科技高水平、高质量的教学。
5、黑马高端大数据培训机构：
黑马高端大数据培训机构已经建立自己的大学，打造涵盖中小学基础教育、职业教育、继续教育在内的全套教育生态链，从开端启蒙教育到成年后的职业应用教育，从根本上解决以“人”为单位的系统化教育培训问题。
⑼ 学大数据有哪些靠谱的培训机构
传智播客培训机构、博学谷培训机构、黑马程序员培训机构、智汇云校培训机构、达纳教育培训机构均是学大数靠谱的培训机构。
3、黑马程序员培训机构：
黑马程序员是由传智播客联合中关村软件园，并委托传智播客进行教学实施的软件开发高端培训机构，致力于服务各大软件企业，解决当前软件开发技术飞速发展下企业招不到优秀人才的困扰。 黑马程序员已成长为行业学员质量好、课程内容深、企业满意的移动开发高端训练基地，并被评为中关村软件园重点扶持人才企业。
4、智汇云校培训机构：
智汇云校培训机构真实的项目环境;课上所用的项目都来源于企业中的真实项目，学完课程即可胜任企业中相关领域的设计、开发岗位需求。全面的培训内容;不仅培训学员的理论知识，还培养学员的动手实践能力和主动学习能力。开放的学习环境，一项目为驱动，让学员在实战中去掌握技术，真正做到学有所成、学有所用。
5、达纳教育培训机构：
达纳教育培训机构大数据课程为0基础学员而准备，共分为四个大阶段，内容精准聚焦大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容，涵盖了大数据体系中几乎所有的核心技术。达纳教育培训机构大数据培训课程主要针对有一定开发经验，想要自我提升的学员。
⑽ 大数据培训在哪里哪个好
这个应该要看机构的师资情况，学习环境，学习氛围，课程设置等因素来考虑，您可以实地考察一下
关于大数据学习：
一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统
二、数据开发:
1、数据分析与挖掘
一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。
大数据培训一般是指大数据开发培训。
大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、大数据开发
数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；
课程学习一共分为六个阶段：