大数据开发培训课程大纲哪里有？

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大数据培训课程

《大数据、云计算系统架构师顶级课程》兄弟连大数据培训、云计算架构师顶级课程中国在线职业教育领导品牌目录目录二、课程背景三、课程简介四、学习方式五、学习周期六、招生对象七、就业方向八、就业薪资九、大数据讲师团队十、大数据专业技术图谱十一、课程大纲（详细）阶段一、大数据、云计算大数据开发技术课程一、大数据运维之基础课程二、大数据开发核心技术从入门到精通课程三、大数据开发核心技术大数据仓库精讲课程四、大数据协作框架精讲课程五、大数据开发框架大数据工具精讲课程六、大数据核心开发技术分布式数据库从入门到精通课程七、大数据核心开发技术实时数据处理中国在线职业教育领导品牌课程八、技术实战之基础篇语言从入门到精通课程九、大数据核心开发技术内存计算框架精讲课程十、大数据核心开发技术深入剖析课程十一、企业大数据平台高级应用.课程十二、项目实战：驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台课程十三、项目实战：基于号店的电商实时数据分析系统课程十四、项目实战：基于美团网的大型离线电商数据分析平台课程十五、大数据高薪面试剖析阶段二、阿里云企业级大数据认证技术培训课程十六、全面理解阿里云上的数据处理和分析阶段三、大数据、云计算企业级核心应用课程十七、深入性能调优课程十八、企业级开放必备高级技术（集群集群阶段四、大数据、云计算分布式集群、级别网站性能优化课程十九、大数据高并发系统架构实战方案( 负载均衡、、共享存储、海量数据、队列缓存)课程二十、大数据高并发服务器实战教程项目实战：级通用电商网站性能优化解决方案阶段五、大数据、云计算数据挖掘、分析机器学习课程二十一、玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术( 算法、工具、决策树)中国在线职业教育领导品牌课程二十二、实战类搜索的大型文档海量搜索系统.....课程二十三、快速上手数据挖掘之搜索引擎高级教程（集群、分词、项目实战课程二十四、项目实战：数据挖掘项目实战培训课程二十五、数据层交换和高性能并发处理(开源大数据治理工具）课程二十六、零基础数据分析与挖掘语言实战课程二十七、深入浅出数据挖掘实战(算法分析、项目实战、中文分词技术)课程二十八、大数据项目实战之金融应用编程(数据分析、定价与量化投资)课程二十九、项目实战：云计算处理大数据深度、智能挖掘技术地震数据挖掘分析阶段六、大数据、云计算大数据运维云计算技术篇课程三十从入门到精通（开发详解，案例实战，界面监控课程三十一、云计算从零基础到专家实战教程课程三十二、项目实战：云计算全面项目实战（、日志管理、博客）课程三十三、深入浅出云计算平台管理十二、项目实战项目实战：级通用电商网站性能优化解决方案项目实战：兄弟连网用户行为分析中国在线职业教育领导品牌项目实战：驴妈妈旅游网大型离线数据电商分析平台项目实战：基于美团网的大型离线电商数据分析平台项目实战：基于号店的电商实时数据分析系统项目实战：仿百度搜索实战项目实战：网页爬虫、网络小偷项目实战：海量数据的索引和实时检索比比看项目实战：电商购物车功能实现（语言）项目实战：文本挖掘（\中文分词)项目实战：使用构建期权分析系统项目实战：使用构建简单的算法交易系统项目实战：地震预警分析系统（数据分析）项目实战：、日志管理、博客十三、结束寄语中国在线职业教育领导品牌一、关于我们兄弟连网() 是上海育创网络科技有限公司旗下网站，创办于年，是一家从事在线教育培训的网站。

大数据学习课程大纲

大数据学习课程大纲大数据培训课程哪个好？听千锋专家解析大数据课程，随着大数据飞速发展，加上人工智能对大数据技术的需要，让越来越多的人想要学习大数据课程，但不知道市面上的大数据培训课程哪个好？由于目前网络市场上各大大数据培训机构鱼龙混杂，很多学生花了大价钱也不一定能学到好的知识，达到理想中的效果，钱打了水漂不说，关键是耽误了宝贵的时间。

那么，如何才能够从众多的培训机构中找出一个值得信赖的呢？对此，本栏目记者调查了已经入职到企业从事大数据研发的人们，针对入职企业、薪资及培训机构等调查，相信没有谁比“过来人”的经验更为中肯了，调查结果显示：入职企业有一线大公司也有中小型企业，薪资平均在15000+，当然重要的一点就是大家对机构的重视度，众人纷纷推荐千锋教育。

原因自然是跟千锋大数据课程设置有关，毕竟专业的大数据技术知识的学习是以大数据课程大纲来学习的。

大数据课程决定着你是否能学到真正的大数据技术知识。

大数据课程大纲：阶段一、Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类阶段二、HTML、CSS与JavaScriptPC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用阶段三、JavaWeb和数据库数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕阶段四、Linux&Hadoopt体系Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架阶段五、实战（一线公司真实项目）数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用阶段六、Spark生态体系Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（）阶段七、Storm生态体系storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战阶段八、大数据分析—AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析千锋大数据开发采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。

java大数据课程大纲

java大数据课程大纲课程大纲：Java大数据课程一、课程简介本课程旨在介绍Java在大数据应用中的重要性和应用技术。

学员将通过实际案例学习如何使用Java编程语言处理和分析大规模数据集，掌握大数据处理的基本概念、工具和技术。

二、课程目标1. 了解大数据的基本概念与背景；2. 掌握Java编程语言及其在大数据处理中的应用；3. 学习大数据处理框架和相关工具；4. 熟悉大数据分析和挖掘的常用算法和技术；5. 实践案例分析，提高解决实际问题的能力。

三、课程安排1. 第一讲：大数据概述- 大数据的定义与特点- 大数据应用领域与挑战- 大数据处理的基本原理与流程2. 第二讲：Java编程基础- Java语言基础知识回顾- Java在大数据处理中的角色与作用 - Java开发环境和工具介绍3. 第三讲：Hadoop与MapReduce- Hadoop框架介绍与安装配置- MapReduce编程模型与实践- HDFS分布式文件系统的使用4. 第四讲：Spark与Scala- Spark框架的特点与优势- Scala编程语言入门与基础语法- Spark编程与实践案例分析5. 第五讲：数据存储与管理- 数据库系统与NoSQL简介- HBase的使用与数据建模- 数据清洗与预处理技术6. 第六讲：数据分析与挖掘- 数据分析与挖掘的基本概念与流程- 常用的数据挖掘算法与模型- Weka工具的使用与实践案例7. 第七讲：实际应用案例分析- 大数据处理与分析的典型应用场景- 实际案例的分析与解决方案- 项目实践与总结四、考核与评价1. 平时作业：包括编程练习、实验报告等，占总成绩的30%；2. 期中考试：占总成绩的30%；3. 期末项目：根据所学知识实施大数据处理与分析项目，占总成绩的40%。

五、参考教材1. 《Hadoop权威指南》2. 《Scala编程》3. 《Spark高级数据分析》六、备注本课程需要学员具备Java编程基础知识和基本的数据结构与算法理解。

大数据培训课程大纲哪家好

大数据培训课程大纲哪家好大数据培训课程大纲哪家好选择千锋人工智能大数据课程！千锋教育是一家专业的人工智能大数据培训机构，真实的大数据技术，高薪的技能就在千锋获得。

根据麦肯锡曾经的数据报告称，预计到明年，大数据或者人工智能的岗位需求会激增，成为最受欢迎的互联网推崇的职业。

大数据方面的人才缺口已经有14-19万，而大数据的决策分析师和高端人工智能已经有150万以上的缺口，从事这么需求高的职业，工资高是必然的。

既然人工智能大数据时代已经来临，人才们，就抓紧来千锋学习吧。

人工智能大数据培训有哪些呢？是不是零基础的人学不了呢？会不会涉及到很难的科目就是学不会？担心是必然的，而接受老师的培训，努力跟着向前是你的动力来源。

强大的人工智能的前景，是大数据技术发展的一个重要因素。

通过不断的分析获取到商业的能力和基建方面的认可。

大数据也好，人工智能也好，都是高端互联网人才，没有几把刷子的学校是培养不出人才的。

人工智能大数据培训有哪些？分分钟在这里都能看懂两者之间的密切联系，通过做出的对比分析就能知道哪些地区最适合工作了。

人工智能是需要大数据这个来完成的，所以首先就是要建立大数据库了，大数据与人工智能是相辅相成的关系哦！千锋来培训你，第一个方向就是大数据了，第二个方向就是人工智能，两者都是要通过不断的实践，项目应用才能赢取到更多优质公司的青睐。

人工智能大数据培训有哪些，学习的模块很多，大致就有大数据核心的技术例如Hadoop、spark等，通过这些培训内容的讲解，你也会对人工智能和大数据密不可分联系知根知底了。

人工智能大数据培训有哪些，知名的人工智能大数据培训，我只看好千锋教育，两个方向的强强联合，两个课程的深度讲解，未来的高端技术人才就在千锋产生。

《Hadoop大数据开发基础》教学大纲

《Hadoop大数据开发基础》教学大纲课程名称：Hadoop大数据开发基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着时代的发展，大数据已经成为一个耳熟能详的词汇。

与此同时，针对大数据处理的新技术也在不断的开发和运用中，逐渐成为数据处理挖掘行业广泛使用的主流技术之一。

Hadoop分布式集群系统架构，具有高可用性、高容错性和高扩展性等优点，由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。

经过多年的发展，目前Hadoop已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈，包括了Hive、HBase、Spark等一系列组件，成为应用最广泛、最具有代表性的大数据技术之一。

因此，学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。

为了满足企业的大数据人才需求，帮助学者掌握相关技术知识解决实际的业务需求，特开设Hadoop大数据开发基础课程。

二、课程的任务通过本课程的学习，使学生掌握Hadoop、Hive和HBase集群的安装配置，能够根据具体需求编写MapReduce程序解决实际业务问题，使用Hive、HBase进行数据存储、查询余分析，最后详细拆解并学习电影网站用户影评分析案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。

三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。

课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、组件安装流程、开发环境搭建流程、MapReduce编程、Hive与HBase的数据存储与查询操作、案例分析实现流程等部分，题型可采用选择题、判断题、简答题、应用题等方式。

六、教材与参考资料1.教材Hadoop大数据开发基础2.参考资料。

大数据培训课程大纲

大数据培训课程大纲对于很多市面上培训机构来说，大数据课程大纲都是java课程加大数据课程，但是我们魔据不一样，偏偏有自己的大数据培训课程大纲。

一、javaSE基础培训课程大数据学员一般都分为零基础学员和基础学员，对于零基础学员来说，我们魔据安排了javaSE课程，java作为大数据课程学习的基础，是必须要具备的大数据编程基础，对于基础学员的安排，魔据要求学习最基本的编程。

Java作为广泛使用的编程语言，在很多领域都有涉足，对于大数据学员来说只需要一个半月的课程学习就可以胜任。

二、hadoop基础培训学习Hadoop和java是相辅相成的。

hadoop是一个分布式系统基础架构，是开源的大数据分析软件或者说是编程模式，hadoop通过发挥自身分布式优势处理大数据，其在处理大数据仓库方面是非常强大的。

Hadoop需要在hive、hbase等工具的配合下进行大数据计算，实现大数据的价值。

魔据对于hadoop课程的安排是在学习java的基础之上，在具备一定的编程能力之后进行学习，这样对于学员学习hadoop基础课程来说就不是很难了，在自身有了一定能力之下学习，也不会增大学习难度。

三、大数据分析课程市面上很多培训机构在大数据分析方面都很薄弱，或者说是半路出家，但是魔据教育拥有十六年的教学经验和十二年的数据开发经验，在业内大数据培训中属于比较专业的机构，一百三十人的师资团队在业内也是属于上乘，大数据分析课程主要侧重分析，魔据对于大数据学员的分析课程，准备了很多开源项目，除了自身所具备的项目外还会引进国外项目，为了保证学员在大数据分析时能接触真实的企业案例，扩宽学员的视野，培养学员大数据分析更实战化，确保学员理论知识和动手能力的相结合。

作为魔据独有的大数据培训课程大纲，我们的课程帮助学员在学习大数据时循序渐进，切合真实企业案例进行培养，对于学员的塑造更完整，想要了解大数据培训还是魔据比较靠谱，专业老师进行培养，力求学员有更好的发展。

《大数据开发基础》课程教学大纲

《大数据开发基础》课程教学大纲大数据开发基础一、课程性质、目的和任务1. 本课程为计算机专业大学本科生及研究生选修的一门课程；2. 目的是让学生了解并掌握四个领域（即大数据系统的起源及系统特征、大数据系统的架构设计及功能目标设计、大数据系统程序开发、企业大数据案例分析）的内容，同时利用真机实验环节以及大数据实训一体机来提升学生对大数据开发的实践能力；3. 本课程重点让学生掌握五个方面的内容：（1）HDFS使用操作；（2）MapReduce开发；（3）HBase数据库的开发；（4）Hive数据仓库开发；（5）大数据案例分析；二、教学内容及要求第一章大数据概述授课学时：1基本要求：1.了解大数据概念、特征、数据计量单位以及大数据的类型；2.了解大数据系统的设计背景、以及当前大数据系统存在的不足；3.了解大数据系统的设计思想、设计目标和设计原则；4.了解大数据系统的整体逻辑架构设计及运行逻辑，了解当前大数据系统的主流架构；第二章大数据应用开发思路和开发环境配置授课学时：1基本要求：1.掌握大数据系统应用读写操作的开发流程；2.掌握分析大数据开发技术及思路；3.掌握大数据Java开发的环境配置、Plugin插件的安装，Hadoop环境配置；第三章HDFS分布式文件系统授课学时：4基本要求：1.了解HDFS设计目标、基本概念；2.掌握HDFS文件系统的命令操作；3.掌握Java对HDFS的程序开发操作，包含目录管理、文件列表、读取、导入导出、文件压缩等开发；4. 真机实操训练（实验环节 1）；第四章MapReduce分布式编程授课学时：6基本要求：1.了解MapReduce的设计思想、基本概念；2.了解MapReduce的系统架构、作业运行机制和关键技术；3.掌握MapReduce的数据类型的自定义以及数据类型的使用；4.掌握MapReduce开发，定制输入输出的数据格式；5.掌握将HDFS文件系统中整个文件作为输入数据的开发；6.掌握利用MapReduce完成小文件聚合成一个大文件的开发；7.掌握压缩数据处理程序开发；8.掌握任务组合过程，掌握迭代组合、并行组合及串行组合；9.掌握任务的前后链式组合；10.掌握多数据源连接的开发，包含Map端开发以及Reduce端开发；11.掌握Hadoop全局参数的使用，全局文件的使用；12.掌握与关系型数据库的访问连接；13.真机实操训练（实验环节2）；第五章HBase分布式数据库授课学时：4基本要求：1.了解HBase分布式数据库的设计目标、基本概念；2.了解HBase逻辑架构以及物理架构；3.掌握HBase分布式数据库Shell命令操作；4.掌握HBase数据库系统的Java开发，包含创建表、删除表，查询所有表操作；5.掌握HBase数据库系统的Java开发，包含插入记录、查询数据，组合查询、修改删除记录等开发；6.真机实操训练（实验环节3）；第六章Hive数据仓库开发授课学时：6基本要求：1.了解Hive数据仓库的工作原理及特点；2.了解Hive架构设计，包含数据类型、数据存储方式以及查询方式；3.掌握Hive数据仓库系统的HQL语言语法；4.掌握HQL的创建表、查看表及查询有结构，修改表以及删除表；5.掌握利用HQL语句将HDFS的文件导入数据仓库；6.掌握分区表、桶表、外部表的使用；7.掌握HQL语句的联合查询、子查询、创建视图等操作；8.掌握利用Java开发UDF自定义函数，以及自定义函数的使用；9.掌握Java连接Hive数据仓库进行数据查询；10.真机实操训练（实验环节4）；第七章Spark数据挖掘授课学时：4基本要求：1.了解数据挖掘的基本概念和手段，介绍数据挖掘的常用算法、编程语言等；2.了解常用的数据挖掘工具；3.了解最新大数据处理技术Spark平台，包括RDD基础及编程接口介绍，以及SparkSQL逻辑架构，流式处理技术SparkStream等；4.了解介绍Spark平台下机器学习(Machine Learning)架构解析，以及Spark MLlib经典算法解析和案例；5.案例详解，解析通过Spark MLlib的协同过滤算法，来分析某大型电商的商品推荐过程，并说明实现方法和代码；第八章综合案例分析1、某网站访问日志分析授课学时：2基本要求：1.了解网站访问日志的数据结构；2.了解网站访问日志的分析方法以及本次分析日志需要完成的目录；3.了解分析过程以及分析工具的使用；4.大数据环境实验（实验环节5）；。

大数据技术培训课程大纲范本

大数据技术培训课程大纲范本第一部分：课程简介本课程旨在帮助学员全面了解大数据技术的基本概念、原理、应用和行业趋势。

通过深入浅出的讲解和实践操作，学员将掌握大数据技术的核心知识和技能，为其在大数据领域的职业发展打下坚实的基础。

第二部分：课程目标1. 理解大数据技术的定义、背景和发展趋势；2. 了解大数据处理的挑战和解决方案；3. 掌握大数据技术的基本原理和关键概念；4. 学习大数据技术的核心工具和平台；5. 实践应用大数据技术解决实际问题。

第三部分：课程内容1. 模块一：大数据基础概念- 大数据定义及特点- 大数据技术与传统技术的区别- 大数据处理的挑战与机遇2. 模块二：大数据存储与处理- 分布式存储系统（HDFS）- 分布式计算框架（MapReduce）- 数据仓库与数据湖3. 模块三：大数据处理工具- Hadoop生态系统及相关工具- Spark及其生态系统- 实时数据处理工具（Kafka、Flink等）4. 模块四：大数据分析与挖掘- 数据预处理与清洗- 数据挖掘算法与模型- 机器学习与深度学习在大数据分析中的应用5. 模块五：大数据可视化与呈现- 数据可视化工具与技术- 数据报表与仪表盘设计- 大数据结果可视化案例分析第四部分：课程设计1. 教学方法：理论讲解、案例分析、实践操作、小组讨论；2. 实践项目：学员参与一个真实的大数据项目，综合应用所学知识与技能；3. 考核评价：课堂参与、作业完成情况、实践项目实施情况。

第五部分：参考资料1. 《Hadoop权威指南》作者：Tom White2. 《Spark快速数据处理》作者：Holden Karau、Andy Konwinski等3. 《数据挖掘导论》作者：Pang-Ning Tan、Michael Steinbach、Vipin Kumar4. 《D3.js数据可视化实战手册》作者：琼斯（Murray John）备注：本大纲仅为课程设计参考范本，具体实施细节和教学安排将根据实际情况进行调整和优化。

大数据培训课程大纲是什么

大数据培训课程大纲是什么？大数据助力成就非凡。

大数据正在改变着商业游戏规则，为企业解决传统业务问题带来变革的机遇。

毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。

那么大数据培训哪家好呢？今天千锋教育带您熟悉大数据培训班学习的内容：第一阶段Java语言基础面向对象思维JAVASE（类加载机制与反射，annotation，泛型，网络编程,多线程，IO，异常处理，常用API，面向对象，JAVA编程基础），Java8新特性第二阶段数据库Oracle（SQL语句、SQL语句原理、SQL语句优化、表、视图、序列、索引、Oracle数据字典、Oracle 数据库PL/SQL开发、数据库设计原则）MySQL 、JDBC第三阶段Web基础HTML5（H5）基本文档结构、链接、列表、表格、表单;CSS 基础语法、盒子模型、浮动布局、定位;JavaScript语言基础、DOM 编程、事件模型等），JQuery，AJAX框架，XML，BootStrap组件第四阶段Java Web技术和主流框架JSP&Servlet、struts2，hibernate4，spring4，JPA，maven，SpringData，SpringMVC，MyBatis，SpringSecurity，shiro，Nginx 第五阶段LinuxLinux安装、熟悉Linux的基础命令、vi编辑器的使用、awk和sed命令使用、用户和组、文件及目录权限管理、使用ACL进行高级访问控制、网络配置和软件包安装、启动流程和服务管理、系统监控和日志管理、进程管理和计划任务、ssh远程登录、shell基础和shell脚本。

第六阶段大数据技术（Hadoop和Spark）Hadoop （Hadoop基础和环境搭建，HDFS体系结构，MapReduce；Hadoop的集群模式、HDFS联盟，利用ZooKeeper来实现Hadoop集群的HA（高可用性）功能，Yarn的任务调度机制，Apache Hive，Pig数据处理，集成Hadoop和Sqoop、Flume以及Apache Kafka来实现数据的交换,安装部署HBase,Storm）、Scala 语言（Scala环境搭建、Scala基础语法、模式匹配、重载与构造器、Map与reduce、元组、继承、StringContext，Option Some None，Tuple；集合方法和运算，future 对象同步处理和异步处理返回结果）、Spark（Spark搭建，Spark-shell 的使用，Spark-submit 提交应用，Spark的内核设计和实现，并对内核中的实现架构、运行原理进行详细的讲解；Spark生态体系中的各个组件，包括：Spark Core，Shark，Spark SQL和Spark Streaming等等）第七阶段项目项目一：China-UCSP 项目SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)项目二：用户关系管理系统S2SH+Maven+Nodejs+MySQL技术实战开发项目三：电子商务交易平台S2SH+Maven+Shiro+Oracle关于大数据，现在市面上的大数据培训机构如雨后春笋，质量参差不齐。

千锋教育大数据培训课程大纲

千锋教育大数据培训课程大纲近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

但是大数据都学什么呢?大数据的视频教程大纲是什么呢?相信这些一直是想学大数据童鞋们困扰的问题！现在千锋小编在此，为各位排忧解难！大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。

好奇的人或许只会通过网络搜索了解了一些甚至都谈不上皮毛的东西连概念都说不上来，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，想通过专业的培训来学习大数据，投身大数据行业让大数据为自己所用为自己带来利益和价值。

那么，大数据培训学什么呢？大数据视频教程大纲双手奉上：第一阶段Java语言基础01Java开发介绍02熟悉Eclipse开发工具03Java语言基础04Java流程控制05Java字符串06Java数组与类和对象07数字处理类与核心技术08I/O与反射、多线程09Swing程序与集合类第二阶段HTML、CSS与JavaScript 01PC端网站布局02HTML5+CSS3基础03WebApp页面布局04原生JavaScript交互功能开发05Ajax异步交互06JQuery应用第三阶段JavaWeb和数据库01数据库02JavaWeb开发核心03JavaWeb开发内幕第四阶段Linux基础01Linux安装与配置02系统管理与目录管理03用户与用户组管理04Shell编程05服务器配置06Vi编辑器与Emacs编辑器第五阶段Hadoop生态体系01Hadoop起源与安装02MapReduce快速入门03Hadoop分布式文件系统04Hadoop文件I/O详解05MapReduce工作原理06MapReduce编程开发07Hive数据仓库工具08开源数据库HBase09Sqoop与Oozie第六阶段Spark生态体系01Spark简介02Spark部署和运行03Spark程序开发04Spark编程模型05作业执行解析06Spark SQL与DataFrame 07深入Spark Streaming 08Spark MLlib与机器学习09GraphX与SparkR10spark项目实战11scala编程12Python编程第七阶段Storm实时开发01storm简介与基本知识02拓扑详解与组件详解03Hadoop分布式系统04spout详解与bolt详解05zookeeper详解06storm安装与集群搭建07storm-starter详解08开源数据库HBase09trident详解第八阶段项目案例01模拟双11购物平台02前端工程化与模块化应用害怕了吧？颤抖了吧？想去学习大数据一定要看准了靠谱的大数据培训机构，还要看大数据培训机构的课程！千锋教育培训机构是国内首家上市的知名大数据培训机构，大数据培训课程分阶段进行教学逐步深入。

大数据培训班课程大纲有吗

大数据培训班课程大纲有吗很多大数据初学者都会问小编：大数据培训班课程大纲有吗？课程大纲对于大数据学员来说是一个很重要的东西，它能帮助学员更好构建大数据课程体系，也会了解自身需要具备哪些知识才真正了解大数据。

一、大数据培训课程大纲需要java做基础对于大数据初学者来说，想要学习大数据还是要从最基本的java编程开始学习，java如何学习？其实java是大数据学习的一个工具，只有具备了这样的java 编程技能才可以学习大数据课程。

对于行业小白来说，是很多培训机构唬骗的对象，让其认为大数据学习需要很长时间的java课程学习，其实想要入门大数据课程，具备最基本的javaSE课程就可以了。

魔据对于大数据培训课程大纲的设定，是基础javaSE课程、hadoop课程、python课程、spark课程等这些课程的大纲设定，对于零基础只要求最基本的javaSE课程就可以了，为期一个月左右就可以完成，剩下更长周期的学习是真正大数据课程。

对于另一种有基础的学员，只要在入学时通过java基础测试，就可以直接跳过java课程开始学习大数据课程，并且学费也会随着课程的减少进行相应减少。

二、大数据培训课程大纲要学习真正大数据课程市面上很多大数据培训班都是在大数据热门之后，转行开始培训的大数据课程，对于这样的大数据培训班，小编觉着很怀疑，这样的大数据培训班表面上说是大数据培训班，其实java课程占据了很多的时间，真正大数据课程占据时间少学习内容更少，是伪大数据课程，这样的培训班无论是在时间还是在金钱都在对学员造成损失。

魔据作为专业大数据培训机构，多年的数据研发技术沉淀，保证学员学到的知识是真正的大数据课程，并且对于时间的安排，一个有左右的javaSE课程和四个多月的大数据课程，学习到的知识都是自身所具备大数据研发团队所研发的大数据，每段时间的大数据课程更新，也不断改善着大数据课程更新着大数据课程，保证学员在学习大数据时是接触到最新最真实的大数据课程。

大数据培训课程大纲内容

大数据培训课程大纲内容？大数据又称巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察力和流程优化能力的海量增长率和多样化的信息资产，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。

要想学好大数据就要打下扎实的基础。

千锋教育给大家提供了大数据课程基础内容，让你在大数据时代拥有高薪不是梦。

一：课程概述Java部分本套课程由科多讲师团队、一线技术大咖、大数据研究中心专家参与强强联手合作，打造的“实战、实操、实用”的课程体系，丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造最好的学习环境。

学习内容涵盖了J2EE、HTML5、Struts2、SpringMVC、Mybatis、Hibernate。

大数据部分本套课程由科多讲师团队、一线技术大咖、大数据研究中心专家参与强强联手合作，打造的“实战、实操、实用”的课程体系，丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造最好的学习环境。

学习内容涵盖了Hadoop、HBase、Hive、Scala、strom、Spark。

二：课程结构Java部分：课程一：HTML & CSS& JS课程二：java 基础语法课程三：java 面向对象课程四：java 高级特性课程五：JDBC与数据库课程六：JSP Java web技术课程七：jQuery与AJAX技术课程八：传统MVC框架SSH课程九：CRM用户管理模块实战课程十：流行框架SpringMVC+Mybatis课程十一：在线考试管理系统大数据部分课程十二：Linux常用命令课程十三：CM&CDHHadoopCloudera版课程十四：HadoopHDFS分布式存储课程十五：HBase分步式存储课程十六：HadoopMapReduce分布式计算课程十七：Hive数据挖掘课程十八：Scala高级编程语言课程十九：Spark分布式计算课程二十：数据存储类项目实战课程二十一：数据分析类项目实战大数据的意义或作用归根到底就四个字：辅助决策。

大数据培训课程大纲有什么

大数据培训课程大纲有什么众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

大数据已经成为时代发展的趋势，大数据的培训学习也就应运而生，可是大数据具体学习什么内容呢？下面是千锋教育大数据学习资料的整合。

1、Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；2、LINUX操作系统通过本模块的学习，让学员系统地掌握企业级LINUX操作系统，熟练操作与管理LINUX系统及运行在LINUX系统上的各种应用与服务；如今大数据平台只能部署在LINUX环境下，学完本模块内容对大数据系统的部署、管理、维护与优化打下坚实的操作系统基础。

Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器。

3、SHELL编程脚本语言是当前不管是在UNIX系统，还是LINUX系统都是非常流程的语言，想成为一名优秀的大数据工程师，熟练掌握脚本语言对大数据进行分析处理，不权可以提高效率，也是必须掌必备技能。

通过本模块，让学员掌握LINUX系统下脚本语言的编写分规范、脚本语言的开发与应用。

4、ORACLE数据库ORACLE数据库占现在关系型数据库商业市场56%以上的份额，世界500强企业中有98%的企业都选择用ORACLE数据库作为公司核心数据库。

此模块为ORACLE 11G OCP课程的全部内容，学完此模块，学生有能力通过ORACLE 11G OCP国际认证考试，并掌握企业中数据库管理的实践操作技术；在未来，ORACLE数据库与大数据的发展紧密结合、相辅相成，学好ORACLE数据库是理解大数据平台对海量数据的存储与处理的前提。

5、YSQL数库+LAMP部署MYSQL（LAMP/LNMP等架构）是中小型企业与互联网企业广泛使用的关系型数据库系统，且MYSQL是大数据平台的主要数据来源之一；本模块讲解MYSQL（LAMP/LNMP等架构）在企业中的应用，从体系结构讲解到实际部署、管理、维护与优化等，给学员重现企业的MYSQL（LAMP/LNMP等框架）的真实环境。

大数据培训课程大纲有什么

大数据培训课程大纲有什么？作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在使用大数据。

拼命走在时代前端的人都开始了对大数据的学习，但有一个问题，在培训班真的能学到知识吗？这些培训班都怎么样啊？小编不得不说，现在的培训班真的是鱼龙混杂，培训大数据又得花费很多，所以对于培训机构得好好排查，不然就既浪费时间又浪费金钱，还生一肚子的气。

千锋教育为了解决学员的后顾之忧，贴心的设置了免费试听两周课程的活动，在让你充分了解千锋之后，再选择是不是留在千锋继续深造。

对于大数据的课程培训，千锋是这样的：1、采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成;2、讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛(总监级)进行授课;3、“技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等;4、数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值;5、严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新;6、贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发;7、定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向;8、课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。

千锋的大数据课程知识都是定期更新的，力保在千锋参加培训的学员每时每刻都能学到最前沿的知识，为企业输送有内涵的大数据人才。

学大数据，就来千锋，千锋是一个不错的选择。

尚硅谷大数据课程大纲

尚硅谷大数据课程大纲
尚硅谷的大数据课程大纲主要包括以下几个部分：
1. Java SE：学习Java的基础语法和面向对象编程思想，以及常用的Java
开发工具。

2. MySQL：学习关系型数据库管理系统MySQL，包括数据库设计、SQL
语言、存储过程、触发器等。

3. Linux：学习Linux操作系统的基本命令和常用工具，以及在Linux环境
下部署和配置应用程序。

4. Maven：学习使用Maven进行项目管理和构建，了解Maven的依赖管理、项目构建、项目报告等功能。

5. Shell：学习Shell脚本编程，以及在Linux环境下使用Shell脚本来自动化管理任务。

6. Hadoop：学习使用Hadoop进行大数据处理和分析，了解Hadoop的分布式文件系统、MapReduce编程模型、Hive、HBase等组件。

7. Zookeeper：学习使用Zookeeper进行分布式系统的一致性协调和管理。

8. Hive：学习使用Hive进行数据仓库建设和管理，以及Hive的数据建模
和SQL查询。

9. Flume：学习使用Flume进行大数据采集和传输，了解Flume的数据采集、数据清洗、数据传输等功能。

10. 大数据实践项目：通过实际的大数据项目，综合运用所学知识解决实际问题，提升大数据处理和分析能力。

以上是尚硅谷大数据课程大纲的简要介绍，具体内容可能会根据不同的版本和讲师有所差异。

郑州大数据培训课程大纲

郑州大数据培训课程大纲坐标：郑州，想学习大数据，但没有大数据的课程大纲，跪求一份大数据学习路线，或者大神或者专家有什么建议可以指导一下。

想要分得大数据一杯羹的总是源源不断，迷茫的小伙伴也是数不胜数，想要在大数据的路上越走越远。

其实我们首先要了解的不是学习大纲，而是先了解现在企业都需要什么样的技术，需要具备哪些技术才能进入BAT或者TMD等大公司，经过千锋就业老师与各大企业的首席技术官的交流发现，现在企业对大数据技术人才的要求如下：1、掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理2、熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase4、熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察Java、Python、Perl5、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理6、掌握实时流计算技术，有storm开发经验者优先了解了企业对大数据工程师的应聘要求，我们也就是有了目标，这样学习起来目的性更强，学到的技术知识也是系统的！再来开始我们的主要资料——郑州千锋大数据培训课程大纲阶段一、大数据基础——java语言基础方面（1）Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类（2）HTML、CSS与JavaScriptPC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用（3）JavaWeb和数据库数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕阶段二、Linux&Hadoop生态体系Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系（1）分布式计算框架Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（）（2）storm技术架构体系Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目）数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用阶段五、大数据分析—AI（人工智能）Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析文末，千锋老师再提醒大家一句：在学习理论的同时，不仅仅要注重理论的扎实，还有和实战项目相结合哦！。

大数据开发工程师课程大纲,大数据都学哪些课程？

大数据开发工程师课程大纲列表第一章 JAVA3、Java 基本语法 7、数组 4、IO1、Java 入门 5、流程控制语 9、面向对象2、集合 6、多线程8、网络编程 11、常用类10、正则+反射+xml第二章 LINUX2、进程管理 4、软件管理 6、shell 编程 7、文档目录管理1、在虚拟机中安装 Centos7.0 3、Linux 简介及权限概述 5、Shell 基本命令 8、网络管理和多机操作9、用户与用户组管理第三章 hadoop2、hadoop 服务器基础环境 4、hadoop 伪分布式环境1、hadoop 概述 3、zookeeper 安装与使用5、hadoop 安装 7、yarn 资源管理器6、hdfs 分布式文件系统 8、mapreducer 分布式计算系统本课程大纲转自海牛学院第四章 hive2、hive 数据类型与基础语法 4、hive 大数据查询 6、hive 函数1、hive 介绍与安装 3、hive 表操作 5、hive 排序第五章 oozie2、oozie 任务调度 3、oozie 的任务配置1、oozie 原理与安装第六章 web2、web 服务器 3、web 开发1、web 基础第七章 flume2、flume 高级应用 3、fume 定制开发1、flume 概述与安装本课程大纲转自海牛学院第八章 python2、python 开发环境安 5、python 高级开发 3、python 语法1、python 基础 4、python 组件第九章 hbase2、hbase 安装 3、hbase 原理1、hbase 概述 4、hbase 的 shell 操作 6、hbase 的 filter 操作5、hbase 的 java 操作 7、hbase 的高级第十章 kafka2、kafka 的 api 操作 3、kafka 调优1、kafka 概述与集群安装第十一章 scala2、scala 开发环境安装 4、scala 高级特性1、scala 理念与生态 3、scala 基础语法本课程大纲转自海牛学院第十二章 spark2、rdd 原理 3、常用 Transformations 算子 5、spark 环境搭建 8、spark-hbase1、spark 介绍4、spark 常用 Actions 算子 6、spark-core 7、spark-sql9、spark-streaming。

大数据教学大纲

大数据教学大纲一、引言近年来，随着信息技术的不断发展，大数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。

为了满足社会对专业人才的需求，大数据教育逐渐受到重视。

本教学大纲旨在为大数据教育提供一个详细的教学指南，以确保学生能够全面掌握大数据相关知识和技能。

二、教学目标1. 了解大数据的基本概念和发展趋势；2. 理解大数据的核心技术和方法；3. 掌握大数据分析和挖掘工具的使用；4. 培养学生的数据处理与决策能力；5. 培养学生的团队合作和问题解决能力。

三、教学内容1. 大数据概述1.1 大数据的定义和特点1.2 大数据的发展历程1.3 大数据对社会经济的影响2. 大数据基础知识2.1 数据存储与管理- 分布式文件系统- NoSQL数据库2.2 数据采集与清洗- 数据抓取与爬虫技术- 数据清洗与预处理2.3 数据分析与挖掘- 数据可视化- 数据建模与预测3. 大数据技术框架3.1 Hadoop生态圈- Hadoop分布式存储与计算 - MapReduce编程模型- HDFS与YARN3.2 Spark与大数据处理- Spark核心概念与架构- Spark SQL与流数据处理- Spark机器学习库4. 大数据应用案例4.1 金融领域的大数据应用4.2 零售行业的大数据应用4.3 电子商务的大数据应用五、教学方法1. 理论授课：通过课堂讲解，系统性介绍大数据的基本概念、技术和应用。

2. 实践操作：组织学生进行实际的大数据分析项目，让学生亲自操作和实践，巩固所学知识。

3. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，共同解决实际问题和案例，培养团队合作与沟通能力。

六、教学评估1. 期中考试：对学生对于大数据基础概念、技术和工具的理解进行考察。

2. 实践项目评估：根据学生的实际操作能力和项目表现进行评估。

3. 期末论文：要求学生撰写一篇关于大数据应用的论文，评估他们对大数据理论与实践的综合能力。

七、参考教材1. 《大数据导论与应用》作者：李红梅、王小平2. 《大数据技术与应用》作者：张鹏、李建辉3. 《大数据挖掘与分析方法》作者：王亚南、杨新华八、教学资源1. 大数据分析软件：Hadoop、Spark等2. 数据采集与处理工具：Python、R、SQL等3. 数据可视化工具：Tableau、Power BI等九、结语通过本教学大纲，我们旨在培养学生在大数据领域的专业能力和实践能力，帮助他们适应社会发展对大数据专业人才的需求。