发布时间:2022-02-09 16:01:00来源：有考培训网综合
随着信息技术和人类生存生活交汇融合，国际数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生巨大的影响。大数据时代，国家竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力，而国家数据主权体现了对数据的占用和控制。因此，大数据时代，数据主权成为另一个大国博弈的空间。
| 课程阶段 | 学习内容 | 阶段项目 | 学习目标 |
|---|---|---|---|
| Javase阶段 | Java基础 Java增强 |
入门 | Java简介、Java基本语法、面向对象、API（一）、API（二）、API（三）、API（四）、jvm参数、JDK8的部分特性、Git版本控制。 |
| JavaWeb阶段 | Java Web |
Easymall项目 | XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式 /JSTL标签、MVC设计模式/三层架构、过滤器/监听器、JavaWeb高级开发技术、数据库高级开发技术、EasyMall项目开发。 |
| JAVAEE框架阶段 | JAVAEE框架 | EasyMall项目 | Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目。 |
| 互联网架构阶段 | 互联网架构 | EasyMall 项目 |
EasyMall 项目、Redis 与 SpringBoot 整合、Mycat 与 SpringBoot 整合、Rabbitmq 与 SpringBoot、Lucene、ES 与 SpringBoot 整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合。
|
| 大数据框架阶段 | 大数据框架 | Zebra项目 网站流量分析项目 |
大数据java加强、Linux、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、推荐系统项目、Python语言及爬虫、数据可视化。 |
| 数据挖掘阶段 | 数据挖掘 机器学习算法 |
电商用户画像 推荐系统项目 |
统计学基础、R语言基础 、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、集成模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型。 |
达内教育集团成立于2002年，是一家由留学海归创办的职业教育培训机构，是中国人才培养平台、人才输送平台。达内教育集团2014年4月3日在美国成功上市，融资1亿美金，成为中国赴美国上市的职业教育公司，成立至今，已形成高等培训、高级人才、青少培训、高等软件为一体的多元化、综合性的职业教育及人才服务品牌。达内集团凭借技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队，为学员提供强大的职业竞争力，在用人企业中树立了良好的口碑。
重庆大数据培训需要学习哪些课程?计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。
重庆大数据培训课程小编推荐达内教育
达内教育隶属于加拿大达内IT培训集团，于2002年成立 ，是达内IT培训集团直属学院。学院成立旨在建立软件高级人才培养的通道，促进我国信息产业迅速发展。依托达内集团国内持平的课程体系(TTS6.0)，雄厚的师资力量，广阔的就业平台，迄今为止已与国内上万家IT企业进行人才输送合作，其中紧密合作企业4000余家、深入合作企业200余家、订单输送联盟企业107家。
大数据专业需要学习哪些课程?
1、数据库模型的理解，包括分布式文件数据模型，文档数据模型，图数据模型，以及数据容器格式，数据列式格式，数据序列化，数据压缩等
2、学习大数据关键数据库系统，例如Hadoop的分布式文件系统，文档型数据库MongoDB，elasticsearch等，理解关系型数据库索引结构与nosql索引结构区别等
3、学习实时流技术，包括kafka消息队列，elk日志流分析，storm流式计算，spark streaming，flink这些近似流的微批处理，学习流式连接，流式窗口，cdc数据捕获等流模式
4、学习大数据海量数据批处理，包括Hadoop MapReduce的分布式技术，排序，连接，汇聚，分区等，学习hive，sqoop，flume等Hadoop生态工具，学习hbase列式稀疏存储，理解其与hdfs之间的优化方式和应用领域，学习spark工具体系，包括spark SQL ，spark rdd，spark dataframe，spark 的scala等
5、学习图处理，包括spark graphX，Apache giraph这些分布式superstep机制的图处理，学习Neo4j图数据库
6、学习大数据治理，包括hive metastore元数据库，Hadoop安全认证，服务级别认证，hdfs kms加解密架构，oozie工作流，Apache falcon生命周期，Apache atlas元数据管理
这些学完就很厉害了，下一步再开始学习机器学习，例如spark mllib，各种监督，非监督算法，例如分类决策，回归，拟合，相似性，马尔科夫链，近邻knn，分组聚合等等
更多培训课程： 重庆渝中大数据培训班 更多学校信息： 重庆渝中解放碑达内IT教育培训 咨询电话：
咨询
