隨著互聯網迅速發(fā)展，大數據已經在我們的身邊是非常火熱的行業(yè)了，各個企業(yè)都會招錄大數據分析人員，然而大數據需求量大，人才稀缺，很多人們都想學習大數據，加入到這個行業(yè)當中。對于零基礎小白來講通過培訓學校學習大數據培訓專業(yè)課程來實現職業(yè)技能快速提升，但是都不太清楚學習大數據不知從何入手，該學習哪些課程?大數據分析培訓哪些內容?

　　大數據技術體系太龐雜了，基礎技術覆蓋數據采集、數據預處理、分布式存儲、NOSQL數據庫、多模式計算(批處理、在線處理、實時流處理、內存處理)、多模態(tài)計算(圖像、文本、視頻、音頻)、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。
 

　　另外大數據應用領域廣泛，各領域采用技術的差異性還是比較大的。短時間很難掌握多個領域的大數據理論和技術，建議從應用切入、以點帶面，先從一個實際的應用領域需求，搞定一個一個技術點，有一定功底之后，再舉一反三橫向擴展，這樣學習效果就會好很多。接下來AAA教育小編來給大家分析下大數據培訓的內容包括什么。

　　《大數據分析培訓課程大綱》

　　一、Java語言基礎

　　1、Java語言基礎

　　Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類。

　　2、HTML、CSS與JavaScript

　　PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應用。

　　3、JavaWeb和數據庫

　　數據庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內幕。

　　二、 Linux&Hadoop生態(tài)體系

　　Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。

　　三、分布式計算框架

　　1、分布式計算框架

　　Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、兩個項目實戰(zhàn)內容。

　　2、storm技術架構體系

　　Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、兩個實戰(zhàn)內容。

　　四、大數據項目實戰(zhàn)

　　數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用。

　　五、大數據分析

　　1、Data Analyze工作環(huán)境準備，數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習;

　　2、圖像識別，神經網絡、自然語言處理、社交網絡處理、1個項目實戰(zhàn)。

　　以上是大數據分析培訓哪些內容的詳細介紹，希望對大家有幫助。目前大數據正在快速發(fā)展中，對相關崗位人才的需求也在不斷上升，入行大數據要抓住早期的時機?？傊?，想要在大數據分析行業(yè)里混的如魚得水，就必須要掌握專業(yè)的大數據技術知識，大數據分析就業(yè)前景十分好，所以想要加入大數據分析行業(yè)中快速有效的方法就是選擇到培訓機構進行系統(tǒng)專業(yè)的學習。 AAA教育致力打造高端大數據分析人才，想學大數據分析的朋友要抓住這個機會，給自己的夢想插上翅膀。
 

　　數據分析師的工具體系

　　Apache Hadoop: 是Apache開源組織的一個分布式計算開源框架，提供了一個分布式文件系統(tǒng)子項目(HDFS)和支持MapReduce分布式計算的軟件架構。

　　Apache Hive: 是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統(tǒng)計，不必開發(fā)專門的MapReduce應用，十分適合數據倉庫的統(tǒng)計分析。

　　Apache Pig: 是一個基于Hadoop的大規(guī)模數據分析工具，它提供的SQL-LIKE語言叫Pig Latin，該語言的編譯器會把類SQL的數據分析請求轉換為一系列經過優(yōu)化處理的MapReduce運算。

　　Apache HBase: 是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規(guī)模結構化存儲集群。

　　Apache Sqoop: 是一個用來將Hadoop和關系型數據庫中的數據相互轉移的工具，可以將一個關系型數據庫(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型數據庫中。

　　Apache Zookeeper: 是一個為分布式應用所設計的分布的、開源的協調服務，主要是用來解決分布式應用中經常遇到的一些數據管理問題，簡化分布式應用協調及其管理的難度，提供高性能的分布式服務。

　　Apache Mahout:是基于Hadoop的機器學習和數據挖掘的一個分布式框架。Mahout用MapReduce實現了部分數據挖掘算法，解決了并行挖掘的問題。

　　Apache Cassandra:是一套開源分布式NoSQL數據庫系統(tǒng)。它由Facebook開發(fā)，用于儲存簡單格式數據，集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分布式的架構于一身。

　　Apache Avro: 是一個數據序列化系統(tǒng)，設計用于支持數據密集型，大批量數據交換的應用。Avro是新的數據序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機制。

 

　　Apache Ambari: 是一種基于Web的工具，支持Hadoop集群的供應、管理和監(jiān)控。

　　Apache Chukwa: 是一個開源的用于監(jiān)控大型分布式系統(tǒng)的數據收集系統(tǒng)，它可以將各種各樣類型的數據收集成適合Hadoop 處理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 進行各種 MapReduce 操作。

　　Apache Hama: 是一個基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行計算框架,;Hama可用于包括圖、矩陣和網絡算法在內的大規(guī)模、大數據計算。

　　Apache Flume: 是一個分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系統(tǒng)，可用于日志數據收集，日志數據處理，日志數據傳輸。

　　Apache Giraph: 是一個可伸縮的分布式迭代圖處理系統(tǒng)， 基于Hadoop平臺，靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。

　　Apache Oozie: 是一個工作流引擎服務器, 用于管理和協調運行在Hadoop平臺上(HDFS、Pig和MapReduce)的任務。

　　Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava庫編寫的Java庫，用于創(chuàng)建MapReduce程序。與Hive，Pig類似，Crunch提供了用于實現如連接數據、執(zhí)行聚合和排序記錄等常見任務的模式庫。

　　Apache Whirr: 是一套運行于云服務的類庫(包括Hadoop)，可提供高度的互補性。Whirr學支持Amazon EC2和Rackspace的服務。

　　Apache Bigtop: 是一個對Hadoop及其周邊生態(tài)進行打包，分發(fā)和測試的工具。

　　Apache HCatalog: 是基于Hadoop的數據表和存儲管理，實現中央的元數據和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供關系視圖。

　　Cloudera Hue: 是一個基于WEB的監(jiān)控和管理系統(tǒng)，實現對HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。