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大数据课程长期培训:大数据课程内容简介

作者:张老师 浏览次数: 2020-06-01 17:21
在茫茫的大数据转行路上,没有相关的基础,入门都很难,为了完成大数据转行目标,大数据课程长期培训,无疑是能够大大提升学习效率的。大数据技术体系庞杂,涉及到多个学科背景。今天的大数据课程长期培训分享,我们就主要来对大数据课程内容做一个大致的介绍。

本身来说,要想入行做大数据,是需要比较系统化的学习,才能建立起大数据技术体系,尤其是零基础学习者,这是一个需要长期坚持的过程。并且,大数据技术还在不断更新迭代,还要能跟得上最新技术趋势。

大数据课程长期培训

从市面上的大数据课程来看,真正专业靠谱的大数据课程,需要从编程基础开始,循序渐进去学习——

大数据基础:

编程语言,大数据开发以Java为主,大数据分析以Python为主,另外还需要Linux基础,对于大数据集群的环境搭建、运维有基本的了解。

大数据系统框架:

大数据开发和大数据分析,都需要对大数据系统框架有相应程度的掌握。初学者学习大数据平台可以从开源平台开始,比如Hadoop、Spark,这是当下的主流选择,也是未来工作当中主要会用到的。

Hadoop是第一代框架,在基础架构层面,Hadoop占据的市场份额很大。Hadoop核心以HDFS、MapReduce、Yarn为主,还有一系列的生态圈组件框架,都需要一一学习掌握。另外,要具备对Hadoop集群、Hadoop集群管理以及Hadoop高级管理等方面的能力。

Spark是主流的第二代计算引擎,在Hadoop的基础上做了优化,基于内存进行计算,大大提升数据处理效率。Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML,都是需要掌握的核心知识点。

关于大数据课程长期培训,大数据课程内容,以上就为大家做了一个简单的入门介绍了。学习大数据,专业而系统的课程是能够大大提升学习效果和学习效率的,所以选择课程一定要慎重。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据开发课程,零基础入门班&高级提升班,本月正在招生中,课程大纲及试听课程可联系客服获取!
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