大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据 课程的问题,于是小编就整理了4个相关介绍大数据 课程的解答,让我们一起看看吧。
互联网时代,大家都说互联网大数据市场前景好,学生就业好,事实也确实如此的,但是在大数据培训学习中大家要注意以下大数据培训学习也是需要条件的,不是谁都可以学习的,当然,如果只是爱好,或者了解的话那就是都可以学习的不需要条件,但是要通过大数据培训学习找工作的,那就需要符合一定的要求了,首先要满足的就是学习能力,接着是学历要大专以上。因外大数据培训的内容是比较多难度页比较大的。接下来解来带大家了解一下大数据培训课程内容。
1、基础部分:JAVA语言 和 LINUX系统。
2、大数据技术部分:HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等,覆盖前沿技术:Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
在这些内容中前期的基础部分的内容在大数据培训过程中是相对比较容易学会的,但是这部分的内容是相当重要的必须要掌握,基础部分学的好不好会直接导致你在大数据培训后期大数据技术部分学习的情况。
在大数据培训后期,如果你的前面的基础部分没有学好,哪后期的大数据技术部分页会学习的很差劲,因外这个阶段会涉及到许多的逻辑思维的东西,比较难掌握,所有就涉及到我们前面说的需要的大专以上学历的原因了。只有达到条件,在学习中努力一些,把基础打好,后边的学起来页就比较容易了。
大数据课程:基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据课程:基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
目前加米谷大数据培训的课程约有两种:
1、大数据开发:Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容;
2、数据分析与挖掘:Python、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis、数据处理、数据分析等。
到此,以上就是小编对于大数据 课程的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据 课程的4点解答对大家有用。