沈阳大数据培训班，帮助学员从基础入门，知识点由浅入深，由难到易，逐步深入，通过北美专家直播授课+多师型师资配合管理，在6个月掌握实用的大数据技术项目经验，成为企业抢手大数据软件工程师。
认识了解大数据
课程介绍
Big data 大数据简介
Big data
对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”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来适应海量、高增长 率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规大到在获取、存储、管理、分析方面大大超 出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，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四大特征。
大数据已然来袭，你还在等什么?
随着互联网科技发展，大数据在生活中应用无处不在，大数据人才需求急剧上升，职业前景具有无限上升空间。
1. 搜索引擎
2. 交通出行
3. 金融分析
4. 学习培训
5. 数据挖掘
6. 影像创意
7. 娱乐消费
8. 信息推送
大数据课程内容安排
小班授课、源码分析、动手实操、0基础小白轻松掌握的大数据培训课程
课程大纲 核心技能点 核心能力培养
第一阶段：Java基础 Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析
深刻理解面向对象思想，掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题，具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力，为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。 熟练使用MyElipse开发Java程序
会使用Java编写常用的流程控制语句
理解并掌握面向对象思想及其三大特性
能够灵活运用Java常用类解决实际问题
会使用集合框架存储数据、I/O技术操作文件
能够实现多线程及网络编程
第二阶段：JavaWeb网站开发 HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN
能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发，并在真实生产环境下进行项目发布 了解B/S架构运行原理
掌握网页的开发和设计技能
掌握JavaWeb核心开发技能
掌握Linux应用部署和监控技能
掌握基本的JavaEE应用设计和开发技能
锻炼学员团队协作能力
第三阶段：SSM/SSH框架 MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库
能够胜任垂直架构下的Java开发工作，熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。 掌握SSM/SSH框架核心技能及应用开发技能
掌握Oracle数据库设计和应用技能
学会使用Git进行项目代码版本管理
学会使用Maven进行项目构建管理
第四阶段：基于分布式微服的互联网架构 分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等
能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作 培养学员基于分布式项目的业务架构、应用架构、技术架构、安全架构、网络拓扑架构等的设计和代码开发能力，以及在部署策略等方面的综合能力
培养学员分布式项目下核心业务处理能力
培养学员在分布式项目下对于高并发、数据最终一致性、性能优化等问题的解决处理能力
第五阶段：Python爬虫+ELK+分析 Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana
能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。 掌握Python编程
具备Python的爬虫开发、 数据获取和整理等能力
能够使用ELK进行数据导入、 查询和集成
第六阶段：Hadoop生态圈 HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase
能够胜任：Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。
掌握Hadoop集群配置与管理
掌握HDFS文件操作
掌握分布式计算原理
掌握基于Hive的数据ETL和数据查询
掌握HBase数据存储
掌握数据导入导出
第七阶段：Spark技术栈 Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau
能够胜任：Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师
掌握Spark集群配置与管理，以及Spark离线计算
具备Scala和Python编写 Spark应用的能力
具备在企业数据湖中建立数据流程/通道、实施数据监管、规范数据管理和确保数据安全
具备数据采集、数据变换、数据建模、任务调度以及与企业应用的数据集成的能力
具备多种NoSQL数据存储的能力
掌握Hive/Spark实施数据变换、BI工具与 Hive、 NoSQL 的集成
掌握用户兴趣取向分析/航班飞行网图分析/电子商务消费行为分析/用户交易欺诈分析案例的具体实现
第八阶段：实时流处理平台 Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts
能够胜任：大数据开发工程师、大数据架构师 掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用
具备实时流数据存储、计算、查询的能力
具备多种流处理框架的运用能力
掌握多种常见可视化工具的使用
掌握股票流数据实时分析/舆情分析案例
第九阶段：机器学习 Spark Mllib
能够胜任：大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师
掌握Spark机器学习数据结构及流程
掌握分类,聚类和推荐模型
掌握垃圾邮件分类
