论坛元老
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为什么制作大数据工程师系统培训之路这门课程？
大数据已经被抄的很热了，但通过我多年从事数据相关工作的经验，这个行业目前已经逐渐成熟了，每天我们在互联网都要存留大量的信息，但如何收集、整理这海量的信息，并产生价值，已经是各行各业都在探索的重要课题，且不说在海量数据中挖掘用户需求，预测未来的市场导向，就连政府的政务数据也要云计算、大数据。但是目前大数据工程师的人才缺口非常大，现在投身大数据领域绝对是绝佳的时机。但但从技术角度来看，有一定难度，大数据需要很多种基础理论知识与编程框架、分布式服务器等来支撑，这也是使得一个大数据工程师的人才要比做应用开发、做业务系统编程的人才缺的多。所以我们通过多年的经验，来设置这样一门课，希望能让同学们更容易的踏上这条路！
学习思路指引：
如果有编程背景这是最好的了，会节省很多学习时间，更容易理解。因为大数据环境比较复杂，并不像学习编程软件一样，机器安装一下，跟老师敲几行代码就可以了，但大数据可就要麻烦多了，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后又要安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定解决问题的能力，坚持不懈，才有可能学好大数据。我推荐的学习步骤是:打好基础，理解为主。多动手实践，一定自己搭建出编程环境。后面再不断的学习spark、python、storm、云计算等相关课程，慢慢自己的头脑中会形成一套知识体系，对大数据的理解也会越来越透彻！
总结： 学习方法很重要，需要坚持，自己要有一定解决问题的能力，前途无量！
基础入门篇
课程介绍：
大数据包含的知识面非常广泛涉及很多技术，我根据自己多年工作经验与自己收集整理的课程做的设置。基础进阶，重点是从Java语言学起，然后是对Linux的学习，统计学的学习。大数据包含几个部分一是数据的采集与处理，二是大数据的应用，第一部分依靠分布式、云计算与一些处理特殊情况，数据处理的技术框架组成，这里重点是hadoop分布式框架，spark框架。分别解决大数据存储问题。同时对于关系数据库对大量数据的处理也需要学习，毕竟很多大型商业系统的业务数据还是由传统的关系数据库进行管理的。最后，再linux与java上我也加入了深入学习的课程。供同学提高编程能力与水平。这套课程比较适合伴随职业生涯慢慢学。不适合填鸭式学习。不能当电视剧看，没意义。
课程目录：
【重点课程】大数据的Java基础 14课
【重点课程】大数据的linux视频教程 21课
【重点课程】大数据的统计学基础 15课
【重点课程】Hadoop数据分析平台 17课
【重点课程】Hadoop2.X大数据平台视频教程 14课
【知识补充】Scala语言入门 5课
【知识补充】大数据平台Spark入门与精通 10课
【重点课程】Maven视频教程 15课
【重点课程】Linux文本编辑器VIM视频教程 6课
【重点课程】Git权威指南视频教程 8课
【重点课程】大数据平台Storm入门到精通 15课
【重点课程】大数据C、C++基础 14课
【重点课程】Linux运维精通VIP视频教程 56课
【重点课程】MYSQL高级性能优化与架构 16课
【重点课程】Oracle11g海量数据架构设计 13课
【知识补充】2015javaEE+Hadoop大数据 32期
中级进阶篇
课程介绍：
这部分重点在于大数据的数据处理的技术应用，storm对于大数据的实时数据分析，像微博实时榜单这种应用，需要storm。etl工具可以从多种数据源，大数据、关系库、文本等多种数据源抽取数据并统一加载。同时学习数据仓库架构与研发流程的课程，学习数据仓库的技术，对数据的整理与应用提出了一套方法论，通过OLAP的维度模型来处理各种数据应用需求，BI与数据接口等。同时学习mahout是做数据挖掘应用的深度学习的框架。还有Nosql的数据库,Redis与Mongodb技术，用于第三方数据抓取的编程语言Python,与分布式内存处理技术的spark框架与scala语言。并且设置的一些实战课程。未来课程内容也会不断更新。
课程目录：
【重点课程】Python网络程序开发 12课
【重点课程】Storm大数据开发视频教程 8课
【重点课程】Storm应用实战视频教程 18课
【重点课程】Hadoop应用开发实战案例培训教程 15课
【重点课程】数据仓库全流程开发详解 15课
【重点课程】ETL开发之Kettle视频教程 15课
【重点课程】NoSQL与NewSQL数据库引航 19课
【重点课程】MySQL数据库运维 15课
【重点课程】大数据之Scala语言视频教程 5课
【重点课程】Redis技术详解 26课
【重点课程】Mongodb技术详解 18课
【重点课程】Oracle职业直通车 26课
【知识补充】Mahout数据挖掘 28课
【知识补充】Docker大讲坛指引未来的云计算 10课
【知识补充】Spark纯实战大讲坛 5课
【知识补充】Spark亚太研究院spark大讲堂 30课
高级实战篇
课程介绍：
这个阶段的重点是深入学习、源码解析与实战，源码解析是希望能更深入的理解开源框架对解决实际问题的编程模型，同时很多大公司在对这些开源框架的应用上并不是直接拿来使用，因为标准版本可能无法解决这种大公司的一些特殊业务需求，都是对源代码进行二次开发，升级改造，重写等来满足自己的业务需要，所以大牛是要有改编能力的。百度就是这样干的，最好的例子就是咱们发货用的云盘，就是。同时数据挖掘、机器学习也是非常重要的大数据应用，阿尔法狗就是利用这个技术打败李世石的。openstack企业私有云是很多大企业内部都要用到的云服务技术，企业的内部应用目前也都是奔着SAAS，软件及服务的方式来实现，所以企业内部的大数据技术也是非常必要的。
课程目录：
【重点课程】Hadoop源码解析与开发实战 43课
【重点课程】大数据HBase源码解析与开发实战 26课
【重点课程】大数据Hive源码解析与开发实战 24课
【重点课程】大数据Hadoop数据挖掘实战视频教程
【重点课程】Zookeeper入门到精通 8课
【重点课程】Flume应用开发实战视频教程 12课
【知识补充】Mahout入门与项目实战 20课
【知识补充】大数据之机器学习视频教程 11课
【知识补充】大数据之Linux内核探秘 13课
【重点课程】深入浅出Hive企业级架构优化 7课
【重点课程】Storm的集群搭建实战 8课
【重点课程】OpenStack企业私有云实战培训课程 12课
【重点课程】Nutch相关框架视频教程 20课
【重点课程】基于大数据的推荐系统设计 9课
【知识补充】大数据挖掘下的机器学习 11课
参考复习篇
课程介绍：
参考复习篇的内容是围绕大数据这个主题来设置的，大数据工程师在知识体系上绝不仅仅是hadoop，但从技术特长上，可能各有千秋，随着资历的不断升高，对技术的认识，科技的发展都会有自己的认识与理解。即便不成为每项技术领域的专家，也有了解技术背后的原理与能解决的问题。这才是技术总监，CTO不写代码但是能带兵打仗的原因。所以学习永无止境。大数据是非常有前景的行业，这个新闻天天说，大家一定要相信自己的选择，从现在起就开始学习积累。
课程目录：
【重点课程】Spark大数据平台经典课程 13课
【重点课程】Hadoop数据处理实战视频教程 67课
【重点课程】Hadoop课程视频资料 18课
【重点课程】Hadoop6日速成培训课程 6课
【重点课程】深入浅出大数据挖掘技术培训教程 5课
【随用随学】点击流数据仓库介绍 2课
【动手实践】精选大数据视频教程 67课
【动手实践】JAVA数据结构算法视频教程 20课
【动手实践】Hadoop7天培训第一季 7课
【动手实践】Hadoop7天培训第二季 7课
【动手实践】hadoop视频教程 8课
【动手实践】大数据教程8天 8课
【动手实践】Storm流计算之项目篇 3课
【软件工具】大数据开发工具包
【学习资料】大数据文档资料
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发表于 2019-3-21 11:11
