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什么是大数据

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的四大特征。

01
为什么要学习大数据
主导未来
大数据赋能产业,改变人与场景的交互方式
主导未来<
行业应用广
未来发展,大数据应用范围越加广泛
行业应用广
市场需求大
数据浪潮席卷全球,广泛应用于各行各业,人才需求量持续扩大!
市场需求大
前景与钱景
大数据不仅在薪资领域优明显优势,广阔发展前景更适合长远发展
前景与钱景
02
云计算学什么?大数据课程大纲
Java核心
课程大纲 课程内容
Java基础入门 1.搭建Java开发环境, 2.变量的定义, 3.数据类型与运算符,
4.循环结构与选择结构, 5.数组, 6.项目实战:吃货联盟订餐系统
Java面向对象 1.类和对象, 2.面向对象的三大特性:封装、继承、多态, 3.面向对象思想程序设计, 4.抽象类和抽象方法,
5.接口, 6.异常, 7.项目实战:QuickHit, 8.正则表达式, 9.开发工具:Maven、Git、IDEA
Java高级API 1.集合, 2.实用类和泛型, 3.Java I/O与序列化 4.Java反射机制, 5.注解的原理, 6.多线程编程, 7.网络编程
8.XML、JSON解析的方法, 9.常用设计模式, 10.项目实战:超市会员管理系统, 11.项目实战:嗖嗖移动业务大厅
MySQ 1.MySQL安装与SQLyog的使用, 2.DDL语句:建库、建表、改表、删除表, 3.DML语句:添加、删除、修改, 4.DQL语句:查询
5.MySQL高阶语法:连接查询、排序、分页、子查询、聚合函数、分组查询, 6.MySQL事务(ACID原则、事务实现)
7.MySQL视图, 8.MySQL索引, 9.MySQL数据导入导出, 10.MySQL进阶训练"
Java Web 1.HTML5基础, 2.JS基础, 3.Tomcat, 4.JSP, 5.JDBC编程, 6.Servlet, 7.项目实战:嗖嗖移动业务大厅"
Linux安全 Firewalld防火墙, iptables防火墙(一), iptables防火墙(二)
项目实战 Shell脚本一键完成初创公司小型项目
Hadoop
课程大纲 课程内容
Linux编程 1.Linux VM 环境搭建配置、 2.基本Linux命令、 3.SSH安装配置、
4.Linux环境安装JDK和MySQL、 5.Linux Shell编程
ELK 1.ELK综述, 2.ELK安装与配置, 3.数据清洗、处理和导入– Logstash, 4.数据存储与管理
5.数据搜索与分析, 6.restful API调用ES, 7.项目实战:招聘信息全文检索平台。
HBase 1.NoSQL综述、 2.HBase的基本概念、 3.HBase架构、数据模型、 4.HBase数据导入、 5.HBase数据查询
6.使用Shell操作HBase、 7.HBase API与数据读取优化、 8.Phoenix的使用、 9.Hive操作HBase表、 10.HBase高级操作
Sqoop 1.Sqoop介绍、 2.Sqoop常用命令使用、 3.使用Sqoop完成从RDB到HDFS的数据迁移
4.使用Sqoop完成从RDB到Hive的数据迁移、 5.使用Sqoop完成从Hive到RDB的数据迁移、 6.Sqoop全量数据及增量数据导入
离线项目实战 项目实战:电子商务消费行为分析
Spark
课程大纲 课程内容
Scala编程 1.Scala开发环境设置、 2.变量与方法、 3.数据类型与集合、 4.Scala函数编写、 5.类和特征以及对象
6.Scala高级、 7.Scala(Regular Expression)正则表达式、 8.ScalaAPI及使用、 9.Scala中的Java集成使用、 10.Scala异常处理"
Spark Core 1.Spark概述及架构、 2.RDD 概述、 3.RDD Transformation&Action、 4.数据分区(Partition)与Shuffle、 5.RDD 缓存与检查点、 6.Spark Shell、 7.Spark RDD应用
Spark SQL 1.Spark SQL API介绍、 2.Spark SQL优化器、 3.DataFrame与DataSet、 4.Spark SQL集成Hive、 5.Spark SQL Shell编程
Spark GraphX 1、Spark GraphX 数据模型及API、 2、图形数据分析管道 - 案例介绍、 3、项目练习:航班飞行网图分析
SparkStreaming实时处理 1.Flume日志收集工具、 2.Kafka消息平台、 3.Spark Streaming处理实时数据"
Kuebernetes网络管理, Kuebernetes资源控制管理, Kuebernetes+EFK日志收集
Kuebernetes高可用部署, Kuebernetes集群问题定位与分析, 云原生架构(K8S+Docker集群), 大觅网之环境部署
Python
课程大纲 课程内容
Python编程 1、Python环境搭建及Python数据类型、 2、Python基础及函数、 3、NumPy、Pandas及Matplotlib库
Python数据爬取 1.Python实施Web数据爬取的基本原理和方法、 2.使用LXML Python库进行Web数据爬取、 3.Scrapy进行Web数据爬取、 4.项目实战:爬取招聘网站数据
PySpark 1.PySpark架构介绍、 2.Anaconda/Jupyter Notebook使用、 3.PySpark的集成及使用
构建离线数据平台
课程大纲 课程内容
电商数仓项目实战 1.数据仓库项目分析、 2.数据仓库分层架构、 3.数据仓库设计规范、 4.数据仓库建模及常用模型、 5.数据仓库项目流程、 6.使用Hive构建电商数据仓库项目
用户兴趣取向分析 1.项目分析、 2.Kafka与Flume在项目中的使用、 3.使用Hive进行ETL处理、 4.SpringBoot框架打FatJar的方法,以及通过CommandLineRunner作为程序入口的方法
5.PySpark完成机器学习、 6.Oozie完成工作流调度、 7.Spark Streaming实现实时预测、 8.Tableau可视化开发
9.Cassandra/Redis/MongoDB在项目中的应用、 10.NiFi的使用、 11.用户兴趣取向分析项目实战开发
教育平台大数据分析 1.项目介绍及数据格式定义、 2.Apache Kafka开发、 3.Flume采集数据、 4.Hive数据分析及处理、 5.Spark Streaming实现数据处理"
实时流处理平台
课程大纲 课程内容
股票数据流实时分析 1.项目介绍及数据格式定义、2.Apache Kafka开发(连接器与流处理)、 3.基于Confluent的股票元数据管理及应用、 4.Flink流数据处理及实时分析。
5.Flink实施股票的实时分析、 6.Grafana/Zeppelin数据可视化、 7.股票数据扒取项目开发"
机器学习
课程大纲 课程内容
机器学习算法 1.机器学习原理入门、 2.机器学习数据挖掘流程、 3.机器学习常用算法原理、 4.SVM分类算法、 5.K-Means聚类算法
6.逻辑回归算法 7.朴素贝叶斯算法 8.决策树算法 9.机器学习评价指标
Spark实现机器学习 1.机器学习原理入门、 2.机器学习数据挖掘流程、 3.机器学习常用算法原理、 4.SVM分类算法。
5.K-Means聚类算法、 6.逻辑回归算法、 7.朴素贝叶斯算法、 8.决策树算法、 9.机器学习评价指标。
Python实现机器学习 1.Python机器学习数据结构及流程、 2.分类(Classification)算法模型实现、 3.聚类(Clustering)算法模型实现
4.推荐(Recommendation)模型实现、 5.sklearn库的使用、 6.机器学习项目实战之图像分析、 7.机器学习项目实战之房价预测
机器学习项目实战云音乐推荐系统 1.推荐系统项目整体介绍、 2.使用机器学习实现推荐系统、 3.协同过滤算法、 4.逻辑回归算法在推荐系统中的应用
5.关联规则算法、 6.推荐系统项目流程详解及实现、 7.Redis基础及使用、 8.使用Redis实现项目数据查询接口
大数据系统管理优化
课程大纲 课程内容
提升系统的高可靠性 (High Availability) 1.安装Ambari Server/Agent, 2.HDFS HA高可用原理及实现, 3.YRAN HA高可用原理及实现, 4.Hive HA高可用原理及实现,
提升系统的安全性 - 认证(Authentication) 1.规则用户管理 , 2.Kerberos认证, 3.用户名(User Name)及密码(Password)认证, 4.认证密匙(Tokens), 5.身份扮演(Impersonation),
授权(Authorization)及审计(Auditing) 1.HDFS授权, 2.HDFS扩展使用控制(Extended ACL), 3.Apache Ranger介绍和使用,
4.HDFS,YARN及MapReduce审计日志(logs), 5.Hive审计日志(logs), 6.Apache Ranger审计框架(Framework)介绍, 7.日志分析,
数据保护 1.数据加密(Data Encryption), 2.加密(Encryption)及钥匙管理(Key Management), 3.HDFS数据加密, 4.Apache Ranger KMS介绍和使用。
阿里云平台
课程大纲 课程内容
阿里云平台 1.阿里云平台概述, 2.使用阿里云平台
实验环境搭建 1.使用阿里云平台进行实验环境搭建, 2.实验环境的使用流程"
阿里云项目训练 1.阿里云平台项目讲解, 2.阿里云平台项目训练
阿里云认证指导 阿里云认证课程ACA指导, 阿里云认证课程ACP指导
就业项目
课程大纲 课程内容
就业项目 1.Spark试题推荐系统, 2.物流数据仓库平台, 3.银行账户实时风控系统 ......
CC服务
课程大纲 课程内容
CC服务专题 机器学习进阶专题, 大数据可视化专题, 人工智能专题, 数据挖掘算法专题,
大数据前沿技术应用专题, 面试与工作经验指导, 试用期/跳槽期技术支持, 实际工作问题解决方案, 职业发展规划
03
学完大数据课程我能做什么
  • 大数据开发工程师 icon

    工作1-3年后,可以胜任大数据开发师,年薪18W+左右

  • 高级大数据开发工程师 icon

    工作2-3年,可以胜任高级大数据开发工程师,年薪28W+左右

  • 大数据架构师 icon

    工作5-8年,可以胜任高级大数据开发工程师,年薪40W+左右

  • 大数据技术总监 icon

    工作8-10年,可以胜任高级大数据开发工程师,年薪55W+左右

04
5G云计算课程适合人群
05
学习云计算常见问答
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