大数据职业技能培训课程

很多想学习大数据的年轻人都会有这样那样的顾虑，一方面觉得大数据就业前景好，薪资福利可观，一方面又担心自己的基础到底能不能学习大数据。目前大数据分为两大方向：大数据开发和大数据分析。这两大方向的对于基础知识的要求不同，大数据分析偏向于分析，对于编程要求不高，相较而言对于基础知识这块要求低一点。大数据开发的话可能需要一定的编程基础，例如Java等。下面来具体说说学习大数据的基础需要哪些。

下面是大数据开发的课程内容：

阶段一：JavaSE开发

阶段二：JavaEE开发

阶段三：并发编程实战开发

阶段四：Linux精讲

阶段五：Hadoop生态体系

阶段六：Python实战开发

阶段七：Storm实时开发

阶段八：Spark生态体系

阶段九：ElasticSearch

阶段十：Docker容器引擎

阶段十一：机器学习

阶段十二：超大集群调优

阶段十三：大数据项目实战

从上面的课程内容看，大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、python、storm、spark、elastic search、docker、机器学习等基础知识。能够拥有一定编程经验当然学习可能更容易一些，如果没有零基础也是可以学习的。

大数据人才的职业发展

1)薪酬待遇

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据人才的收入待遇可以说达到了同类的高阶。国内IT、通讯、行业招聘中，有百分之十都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内好的互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高百分之二十至百分之三十，且颇受企业重视。

2)职业发展路径

由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应

用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设高职位—如阿里巴巴的数据官。这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高阶管理层。

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