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大数据培训机构排行北京哪家好
大数据培训机构排行北京哪家好
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编辑：薛永青
大数据培训机构排行北京哪家好
现在有部分同学在学习大数据时选择了线上或者自学，觉得这样的学习方式既方便又省钱；同时很多学员也会报名类似魔据教育这样的线下的大数据培训班进行大数据学习，那这两种培训方式有什么区别？他们分别适合什么人群学习呢？
大数据培训机构排行北京哪家好
现在有部分同学在学习大数据时选择了线上或者自学，觉得这样的学习方式既方便又省钱；同时很多学员也会报名类似魔据教育这样的线下的大数据培训班进行大数据学习，那这两种培训方式有什么区别？他们分别适合什么人群学习呢？
这几种学习方式都有各自适合的人群，针对的人群和侧重点也不一样，每位学员在**初选择时都应该根据自身的条件选择**适合自己的学习方式。有基础的学员选择自学或者线上是可以的，因为有一定的学习基础和学习能力，如果再具备自律能力那就更好了，可以完美利用自己的课余时间内和闲暇时光；在职人员或者想要在业余时间提升自己的也可以选择线上或者自学，但是都是在有编程能力或者有高数功底的基础之上，选择这种学习方式进行大数据培训。但是这样的学习方式也仅限于想要了解而不是深入学习，学习时间有限，学习内容也不够丰富，所以还是建议想要从事大数据相关职业的学员慎重选择。
以此为对比，报名线下大数据培训班有什么优势？
一．线下大数据培训班针对人群更广泛
自学和线上培训大数据都有一定的局限性，但是线下培训班针对人群更加广泛，有基础但是不想要自学、在职人员想要转行学习大数据、没有基础或者基础差的想要入行大数据的，这些人群线下大数据培训班都是呈现接纳态度的。在魔据，每一位想要学习大数据的人都可以在这里找到适合自己的学习方式，有针对零基础学员的零基础课程：从基本的javaSE编程开始学习；有基础学员的基础课程：基础学员入学进行java基础测试，测试**就可以学习大数据课程，相应学习周期学习课程都会减少，培训费用也会减少；在职人员想要培训达数据：导师会根据自身能力和自身条件推出相应的学习课程。
二．线下大数据培训班有完善教学模式
线下大数据培训班还具有严格的教学模式，规范学员的学习生活，让学员们学有所得。
1.考核体系
为了随时掌握学员们的学习生活情况，每个阶段都会进行考核，其中一个目的是为了让学员们查漏补缺，清楚自己学习情况的状况下及时对自己没有掌握的知识点进行拟补，正视自己学习状况；另一个目的是为了让导师、助教、班主任随时了解学员知识点掌握情况，并及时做出相应辅导措施。不只有对学员的考核，学员还会给导师做出真实的教学反馈，魔据对导师有严格的职业素养规范，不定期的学员反馈更好监督导师，让学员们达到学有所值。
2.教学体系
线下培训班一般有脱产培训班和周末培训班，什么是脱产培训班呢？就是像上班一样的进行大数据培训，每周有两天的休息时间，对于脱产型培训班来说，培训效率比较高，周期连贯性也比较高，学员学习到的知识也会更加丰富；导师加助教性质的辅导，学员们在学习时遇到的疑难杂症都有专业人员一对一进行辅导，教学更加有针对性，避免了流水线、快餐式教学模式。
3.真实项目
对于大数据学员来说，真实项目是很有益的，大型项目的操作不但让理论编程实时操作，学习知识学以致用，也会让学员们提前熟悉企业项目工作流程，不但提高了自身动手能力也为自身履历加分不少。企业对于这种操作过真实项目的学员都比较青睐和看重，因为其自身能力较强，也更受企业重用。
三．线下大数据培训班有就业保障
很多学员在学习了大数据之后，都比较担心自己的就业问题，这就体现了线下大数据培训班的优势，有就业协议给你们保驾护航。就业协议一定程度上保障你在学业完成之后可以找到适合自己的工作岗位，大数据培训班都有完善的就业保障流程，面面俱到的就业前辅导让学员们顺利找到工作。就业前经常会有学员感到紧张焦虑，还是因为没有足够的安全感，魔据的就业老师会安排职业素养提升课、保真模拟面试和一对一进行的项目指导简历指导，每位学员的自身情况和能力不一样，老师给予的指导帮助也不一样，根据自身条件进行就业指导，让每位学员都找到专属自己的工作岗位。
每位学员都有属于自己的学习方式，希望看完这篇文章的你们都可以找到适合自己的学习方法并且从此高薪就业。如果你想要深入学习大数据，或许可以在魔据找到适合你自己的学习方法！
魔据教育大数据开发高薪就业班课程大纲
一阶段 基础课程（301课时）
课程内容详解
Java基础课程
java编程语言基础(35学时)
主要讲解java环境变量搭建，jvm虚拟机运行原理性能参数调整，java基本数据类型，流程控制，数组应用等。
java面向对象编程(70学时)
主要讲解java类和对象的概念，OOP面向对象编程思想，程序设计，构造方法，以及面向对象三大特性，类与类之间的关系，接口、抽象类final,static等关键字，以及多态,异常。
各种常用API（21学时）
主要讲解String以及StringBuffer等。
java集合框架(28学时)
主要讲解整个集合框架体系内容，ArrayList,LinkedList，HashMap等。
I/O流技术(14学时)
主要讲解I/O流基本知识，流操作的基本步骤，字节流，字符流，文件操作以及文件加密，解密，文件复制，文件拆分合并等相关知识，序列化和反序列化。
java线程以及锁(14学时)
主要讲解介绍java线程的基本操作和相关知识；了解锁和死锁的概念以及效果，如何建立生产消费者模型。
Socket网络编程和分布式基础原理(7学时)
主要讲解介绍java基于网络的一些操作和特性，以及各种协议。
关系型数据库MySql
Mysql数据库(35学时)
主要讲解SQL语句相关方面的知识，数据库的操作的基本流程,以及一些常见的企业开发中涉及到的业务方面的数据设计知识以及一些数据库设计工具的使用；基本SQL操作（增，删，改，查，函数，条件查询，排序，递归查询等操作），表和表之间的关系配置,以及一些常用的企业开发数据库设计技巧,如权限管理等表结构设计，视图，分区，索引。
JDBC(7学时)
主要讲解jdbc相关的知识，jdbc基本操作，预处理命令，批处理，jdbc缓存技术，以及jdbc封装思想和数据库连接池技术的开发和应用。
Web开发课程
Jsp/Servlet(35学时)
主要讲解一些简单的jsp和servlet应用， 保证学生能够使用基本的增删改查。
Linux操作系统
Linux简介(4学时)
主要了解什么是操作系统、什么是Linux；了解Linux之前，Unix的历史；了解GNU计划；Linux的发展以及Linux的各个发行版本。
Linux环境搭建(4学时)
主要讲解Linux安装流程；理解Linux部署；理解Linux基本操作命令。
Linux常用命令(12学时)
主要讲解磁盘操作命令；权限管理命令；文件查找命令；本机帮助命令；压缩解压命令；网络相关命令；系统相关命令；vi命令。
Linux基础(3学时)
主要讲解Linux系统监测相关命令；理解crontable的使用；掌握Linux软件包的使用。
Linux网络管理(2学时)
主要讲解Linux的网络配置；掌握互联网的寻址流程和原理；掌握如何经过Window远程管理Linux服务器；掌握如何构建FTP/SSH服务应用；掌握如何实现不同系统平台之间的文件共享。
Shell脚本(6学时)
主要讲解Shell脚本结构；掌握Shell变量定义；掌握Shell基本语法；掌握Shell调试。
综合应用实操(4学时)
主要知识点串线。
第二阶段 大数据基础课程（105课时）
课程内容详解
Hadoop课程
大数据的概述(7学时)
主要讲解大数据历史；大数据出现的原因；大数据解决的问题；大数据目前的发展状态；大数据未来的；我们生活中各行业的大数据应用；云计算的概念；选择hadoop的原因；hadoop在云计算中的作用；hadoop依赖的所有技术和之前课程的联系。
hadoop集群的搭建(17.5学时)
主要讲解介绍单机版和伪分布式安装，详细介绍每个方式的区别，解决什么问题以及详细的配置，并对每个配置文件做深入讲解。能够查看hadoop进程；理解hadoop启动的整个过程。
掌握hadoop集群的搭建、HA安装（ZK）；介绍并带领学生使用hadoop的命令，操作hadoop集群文件的上传、下载、删除等操作；日志错误信息、常见的错误处理方式；zookeeper的介绍与安装。
HDFS基础概念介绍(7学时)
主要讲解块的概念、块的好处、冗余备份、块的切分；元数据概念；NameNode工作原理； DataNode工作原理；Secondary NameNode；客户端含义；HDFS文件操作过程；元数据的持久化；什么是EditsLog和FSImage静像文件；EditsLog和FSImage合并--Checkpoint机制；HDFS命名空间；安全模式；心跳机制；机架感知。
HDFS API案例(7学时)
主要讲解案例包括上传本地文件到HDFS；从HDFS下载文件到本地；创建HDFS文件；创建HDFS目录；重命名HDFS文件；删除HDFS文件；删除HDFS目录；查看某个文件是否存在；数据类型，writeable接口。
YARN资源调度框架介绍(7学时)
主要讲解客户端程序与ResourceManager交互；客户端存贮封装信息；ResourceManager调用NodeManager；NodeManager划分资源池；ResourceManager调用MapReduce程序；执行运算；hadoop伪分布式安装、HA安装，加入YARN的进程，反推理论；运行MR程序，观察YARN在程序运行中的处理过程；hadoop1.0到2.0的变化（新加）。
Mapreduce介绍(7学时)
主要讲解MapReduce产生背景；MapReduce官方解释；MapReduce特点；MapReduc计算流程：inputsplit、mapper、combine、shuffle、sort、reducer；MapReduce容错性；MapReduce推测机制；MapReduce应用场合以及MR的整个流程的图解。
Mapreduce案例(28学时)
主要讲解经典的MR程序，包括（计数器、InputFormat输入格式、OutputFormat输出格式、单词计数程序Combiner优化、去重编程、平均程序、数据排序、全排序、倒排序、二次排序、单表关联、多表关联、join连接）；排序算法，归并排序，底层源码分析，分区算法；讲解job提交作业的流程；经过WebUI查看log日志。
（14课时）
Zookeeper介绍和安装(3学时)
主要讲解Zookeeper介绍；Zookeeper下载与安装；Zookeeper配置。
Zookeeper集群搭建(4学时)
主要讲解搭建Zookeeper集群；选举机制及Leader测试；Zookeeper客户端操作。
Zookeeper API客户端开发(7学时)
主要讲解Zookeeper客户端API调用；Zookeeper类、Stat类介绍；创建和删除路径Path；ACL理解；CreateMode：创建模式、VERSION版本；设置数据、获取children、Watch（观察者）。
第三阶段 分布式数据库课程（95课时）
课程内容详解
HBase简介(2学时)
主要讲解HBase概念；掌握HBase旧版本体系结构；掌握HBase工作原理；掌握HBase的组成；掌握HBase的容错性；理解HBase应用场景。
HBase环境搭建(9学时)
主要讲解HBase安装流程理论；理解HBase安装模式理论；掌握HBase安装及验证理论；理解HBase基本应用操作；了解查看HBase表内容的几种方式。
掌握HBase版本选择的依据；理解HBase本地模式安装过程；熟练HBase单机模式安装的相应命令；掌握Eclipse HBase开发环境搭建过程。
理解HBase伪分布式安装流程；掌握HBase分布式安装过程；掌握Zookeeper安装过程；初识HBase常用Shell命令；初识HBase API的调用过程。
HBase开发入门(7学时)
主要讲解HBase Shell常用基本命令；掌握HBase Shell常用表管理命令；掌握HBase Shell常用表操作命令；掌握HBase API常用表数据操作开发过程；掌握HBase API常用表管理操作开发过程；掌握新旧版本HBase API调用的差异。
HBase基础API(6学时)
主要讲解HBase基础API的内容及特点；理解HBase基础API开发流程；掌握HBase新、旧二个版本下Put与Delete；理解原子性操作概述；理解Get方法相关理论知识；掌握常规操作：单行get、Result类、get列表（ListCell、RawCell）、错误列表、获取数据方法；掌握多版本的写法。
HBase高级API(5学时)
主要讲解Scan方法相关理论知识；掌握常规操作：指定行、ResultScanner类、按RowKey范围取、多版本；掌握新、旧二种版本的写法；理解过滤器相关理论知识；掌握常规操作：行、列、列名、值、分页过滤器。
综合应用(6学时)
主要讲解表设计相关理论知识；掌握表中列族的设计； 掌握表中RowKey设计；理解翻页原理。
hive入门(7学时)
主要讲解Hive产生的原因；理解HQL解析成MapReduce原理的工作流程；理解Hive体系结构；理解Hive应用场景；初步理解Hive与传统数据仓库的异同。
掌握Hive启动过程、表内容查看几种方式；掌握基本Hive命令操作知识；初步理解Java经过JDBC调用Hive的过程。
Hive环境搭建(4学时)
主要讲解Hive安装前的准备工作；理解Hive内嵌、独立、远程三种安装模式；熟练掌握Hive远程安装过程。
Hive管理(6学时)
主要讲解HiveQL数据类型及转换机制；理解Hive文本文件数据编码格式；初步了解表存储格式；熟练掌握Hive建表操作方法
熟练Java经过JDBC调用Hive过程；了解Hive的几中服务：Hive Shell、JDBC/ODBC、Thrift服务、Web接口。
HiveQL基本语法(3学时)
主要讲解存储格式；掌握创建表的语法；掌握导入数据、删除表、修改表的操作。
HiveQL查询(10学时)
主要讲解使用正则表达式来指定列；掌握列值计算、算数运算符的使用方法；掌握函数、Limit语句的使用方法；熟练列别名、嵌套Select句式；熟练CASE-When-Then句式；When语句。
熟练Group By语句用法；熟练内连接、左外连接、右外连接、半连接的用法；理解Map连接的用法。
掌握Order By、Sort By、Distribute By、Cluster By用法；掌握Union All语法。
高级应用(7学时)
主要讲解分区的原理和用法；掌握分桶的原理和用法；掌握视图的原理和用法；掌握索引的原理和用法。
Hive函数(3学时)
主要讲解Hive函数应用原因；掌握调用函数的应用过程；掌握标准函数的应用过程；掌握聚合函数的应用过程；掌握表生成函数的应用过程。
Hive自定义函数(4学时)
主要讲解编写UDF的基本语法过程；掌握编写UDAF的基本语法过程。
综合应用(16学时)
主要考核HiveQL基本应用；考核分区、分桶、视图、索引应用；考核函数，尤其是自定义函数的应用。
第四阶段 大数据高级进阶课程（207课时）
课程内容详解
简介及安装(16学时)
主要讲解Python简介、Python开发环境搭建；Python数据类型和运算符；Python条件语句
基础语法(16学时)
主要讲解Python for循环、while循环；break与continue；字符串的使用、元组的定义及使用。
函数与面向对象(16学时)
主要讲解Python中列表、元组、字典；函数的定义及使用；lambda匿名函数及应用；变量的作用域；参数的传递、类的定义、对象创建；面向对象的封装、继承、多态。
模块与IO(16学时)
主要讲解模块概念；模块用法；导入模块；IO模块的使用；日历模块的使用；异常的概念及处理。
正则表达式(16学时)
主要讲解正则表达式概念及应用场景；search和match方法；正则表达式的修饰符；正则表达式的模式；正则表达式的应用。
爬虫之分布式爬虫(21学时)
主要讲解redis简介；安装测试；多机测试；scrapy_redis；简单应用测试；多机协作的redis。
爬虫之反爬虫(14学时)
主要讲解反爬虫介绍；问题的分类；顺从的艺术；反爬虫策略；爬虫编写注意事项。
spark基础(7学时)
主要讲解Spark 概述；Spark 生态系统；与MapReduce比较；体系结构与工作原理；安装部署及测试；spark应用场景。
RDD&(21学时)
主要讲解Spark程序模型；Spark弹性数据集；RDD与共享式内存区别；Spark算子分类及功能；Spark 核心算子介绍:aggregate、aggregateByKey、cartesian。
Spark核心算子:coalesce, repartition，fullOuterJoin
、cogroup [Pair], groupWith [Pair]、combineByKey[Pair] ，count，countByKey [Pair]、countByValue，distinct，filter，filterWith &(deprecated)、flat Map，flatMapValues，flatMapWith，fold，foldByKey。
Spark核心算子：groupBy、groupByKey [Pair]、intersection、join [Pair]、keys [Pair]、values[Pair]、leftOuterJoin [Pair]、map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、mapValues [Pair]、max、min、reduce、reduceByKey [Pair]、rightOuterJoin、sample、sortBy、sortByKey、sum 、take、top、zip、zipWithIndex；RDD特性、常见操作、缓存策略；RDD Dependency、Stage。
spark工作机制(7学时)
主要讲解Spark应用执行机制；Spark调度与任务分配模块；容错机制及共享变量和累加器；Lineage机制；Checkpoint机制；Shuffle机制；集成开发工具开发spark程序；web监控图讲解。
spark编程实战(7学时)
主要讲解编写wordcount程序；TopK；中位数；倒排索引；Countonce；倾斜连接等程序并经过web监控图进行查看。
spark SQL(7学时)
主要讲解Spark SQL概述；DataFrame及DataSet；SparkSession的使用；编程方式执行Spark SQL查询；sparkSQL 数据源之mysql；sparkSQL 数据源之hive；sparkSQL 数据源之json。
sparkSQL运行原理(7学时)
主要讲解Spark SQL组件、架构；DataFrame、SparkSQL运行原理；SparkSQL电商日常数据分析。
电商数据项目(14学时)
主要讲解python爬虫抓取数据；解析json数据；hive建表，数据填充；SparkSQL日常分析；数据的可视化展现。
SparkStreaming基础(7学时)
主要讲解Spark Streaming运行原理；DStream；DStream 常用函数；容错处理；与flume和kafka的集成。
SparkStreaming案例（百度统计的流式实事监控系统）(14学时)
主要讲解nginx日志文件，flume采集；kafka的应用；SparkStreaming 实时分析；结果写入Mysql数据库。
Spark MLlib(7学时)
主要讲解机器学习基本认识；分类算法、聚类算法；回归算法、决策树和随机森林；K近邻算法；贝叶斯决策论；EM算法。
综合应用(4学时)
主要对重要知识点串线。
实时计算介绍和Flume基础(1.5学时)
主要介绍实时计算与离线计算区别；实时技术应用；实时分析三种框架比较；实时分析技术架构。
Flume安装和相关概念(2学时)
主要讲解Flume安装，event介绍； Flume Agent内部原理； 配置Flume Agent。
source相关配置及测试 (3.5学时)
主要讲解source的生命周期；source的配置；常用的几种source的介绍以及应用；Flume拦截器。
channel相关配置及测试 (1.5学时)
主要讲解channle作用；channle事务性；channle的种类；channle配置；Channel选择器。
sink相关配置及测试(1.5学时)
主要讲解sink作用；sink的生命周期；常用的几个sink介绍；Sink组。
复杂数据流的应用(4学时)
主要讲解多source--单channle（Fan in flow）； 单source--多channle（Fan out flow）；agent—agent。
Kafka介绍(2学时)
主要讲解数据的传递方式；消息中间件的优势及作用；常用的消息中间件；kafka的相关概念。
Kafka安装(5学时)
主要讲解kafka相关概念：broker、topic、生产者和消费者；kafka集群类型；kafka集群启动步骤。
Kafka生产者和消费者(7学时)
主要讲解kafka分区机制（Partition）； kafka的副本数（replication）；Kafka生产者API和Kafka消费者API。
flume与kafka整合(7学时)
主要讲解flume与kafka整合：kafka source、Kafka Sink、Kafka Channel。
第五阶段 大数据综合实战项目课程（课时）
项目内容详解
高校学生大数据分析项目(学时)
高校学生大数据分析系统是依托于高校数据管理平台的高校学生行为分析系统。经过对海量学生行为数据的计算和分析，建设高校完整的高校招生、教学、就业、学生学习、生活、心理的完整数据仓库。经过对这些数据的分析，提升学校对学生的管理和服务，教学资源合理分配，招生就业等各方面的精细化服务程度，达到学生和教学管理工作的前瞻性、精准性和持续性要求。
互联网精准营销大数据分析项目(学时)
电信预购分析系统是依托于电信用户上网行为数据进行预购分析的系统。经过对电信用户的海量上网行为数据的匹配与分析，建立用户的精准画像，及购买行为预测。经过这些数据的分析，提升对用户的掌握，合理推荐业务提高电信业务扩展。经过预购分析对外提供精准营销的预测用户，有效提高营销成功率。
精准画像对用户进行全面的分析，主要方面：用户状况，用户分群，用户偏好等。经过分析掌握用户状况对业务超包及时提醒升档，对不同时间段提供闲忙不同业务。经过分群划分相同用户，对不同群组进行差别推荐。经过偏好推荐定制服务（游戏包，阅读包等）。经过更人性化的推荐，进而提升业务发展。
预购分析：对用户购买欲望、购买偏好等进行数据建模分析。经过基础分析及模型算法分析用户预购类别（购房，购车等），预购类型（购房：大户型，小户型，房屋位置等。购车：轿车，SUV，价格区间等。）。分析用户购买欲望是否强烈，是近期购买还是先期了解等。
目标，建立良好的用户画像综合体系，准确描绘用户行为。经过数据分析对内提高公司总体业绩；对外提供优质服务。
咨询电话：010- 金老师 。
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All Rights Reserved 粤ICP备号-3大数据开发培训机构有哪些？光环大数据开发怎么样？大数据开发培训机构有哪些？光环大数据开发怎么样？IT小达人百家号计算机改变了人类生活，人们每天接触的信息量成千上万，数据化时代来临，“大数据”成了21世纪最热门的话题之一。在中国，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比去年同期相比，增长率高达67%；大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出43%以上。各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求变得越来越强烈。物以稀为贵，人才也是。因为人才的紧缺，导致目前大数据开发相关的岗位出现了薪资待遇高，发展空间大的特点，很多行外人都开始关注大数据开发这个行业，甚至有部分人已经开始通过培训，尝试转型进入大数据开发行业发展，抓住这个机遇。同时也有不少人在了解大数据开发学习的一些信息。比如有人问过有哪些大数据开发培训机构，大数据开发学多久等等这些问题。首先据个人了解，目前国内大数据开发培训机构大大小小的有很多，良莠不齐，所以在选择的时候要擦亮眼，慎重选择。今天就给大家一些选择大数据开发培训机构的个人建议，仅供参考。1、品牌实力一般而言，老品牌比新公司肯定要有保障。老品牌在课程的研发、讲师的水平考核监督、学习环境以及合作企业资源这块，有着天然的优势，这些都是经历了一段时间积累起来的，不可能速成。比如光环大数据，成立了16年的上市品牌。如果个人的条件允许，还是优先选择老品牌的。2、对于0基础学员来讲，看懂课程大纲可能有些难度。不过不懂的地方可以随时问负责你的咨询老师，或者上网进行查询。多对比几家大数据培训机构的课程大纲，找出不同的地方，弄清楚不同的原因，作出判断就很容易了。3、课程是否专一。有的培训机构，教学课程很杂，众多班级中，大数据培训班寥寥无几，这大致能说明两点：一是培训机构在大数据课程上为半路出家，不够专业；二是培训机构对大数据不够重视，在大数据课程研究上花费精力较少。也有不少的专门只做大数据相关培训的机构，比如光环大数据。4、看是否线下面授。建议学员在选择大数据培训机构时，把面授当作一个硬性要求，在之后的学习中，你就会庆幸自己选择了面授班。5、就业保障。说到底，来学习大数据开发就是为了就业，为了一份待遇好，发展好的工作。几乎所有的培训机构都会和你说他们有多少合作的企业。但是，就算全世界的大公司都和这家培训机构有合作，也不如一张就业协议来的实在。大数据发展呈全球化的趋势，大数据前景大好，是后面至少10年的热点。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在社会的大数据公司主要可以分为三大类，分别是技术型、创新型、数据型这三种，不论是哪一种类都是现代社会不可或缺的。现在流行hadoop，流行内存计算、内存数据网格等等，以后还会有更多的概念和技术，但本质都是为大数据服务。数据TB、PB、EB、ZB、YB的飙升，将诞生系列新的技术和产业，大数据从业人员将是最有发展前景的职业。最后欢迎关注我们的百家号，每天分享大数据开发、大数据分析、大数据可视化等干货知识，想要了解更多大数据的内容可以去光环大数据官网了解，有不少关于大数据的知识。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。IT小达人百家号最近更新：简介:我之所以快乐，是因为分享作者最新文章相关文章北京大数据开发培训课程有哪些？_图文_百度文库
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光环大数据自成立起，只专注大数据就业培训，紧跟行业发展趋势和企业需求，每2-3月升级完善课程，定期访问名企及已就业学员，确保课程前沿、专业、实用！
课程价值：
1. 所有课程均为全新课程，其中hadoop课程为全新3.0版本，spark课程为全新2.2版本
　　　　　 2. 超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、Python实战开发、并发编程等均为光环大数据研发课程！
授课模式：
1. 拒绝纸上谈兵，所有上课代码全部手敲，现场实战演练！（其他机构大都只教授理论，学生无任何实战能力）
　　　　　 2. 为保障学员吸收效果，课程中所有模块、流程、原理、阶段等均由老师现场原创画图解读！（其他机构大都按照PPT照本宣读）
课程阶段一：JavaSE课程大纲
1.初识Java
2.流程与控制
3.面向对象及方法重载
4.访问权限和继承
5.抽象类与接口
1、Java发展简史，主要特征
2、Java运行机制
3、第一个Java程序，注释
4、Javac,Java,Javadoc等命令
5、标识符与关键字
6、变量的声明，初始化与应用
7、变量的作用域
8、变量重名
9、基本数据类型
10、类型转换与类型提升
11、各种数据类型使用细节
12、转义序列
13、各种运算符的使用
1、选择控制语句if-else
2、选择控制语句switch-case
3、循环控制语句while
4、循环控制语句do-while
5、循环控制语句for与增强型for
6、break，continue，return
7、循环标签
8、数组的声明与初始化
9、数组内存空间分配
10、栈与堆内存
11、二维（多维）数组
12、Arrays类的相关方法
13、main方法命令行参数
1、面向对象的基本思想
2、类与对象
3、成员变量与默认值
4、方法的声明，调用
5、参数传递和内存图
6、方法重载的概念
7、调用原则与重载的优势
8、构造器声明与默认构造器
9、构造器重载
10、this关键字的使用
11、this调用构造器原则
12、实例变量初始化方式
13、可变参数方法
1、包的声明与使用
2、import与import static
3、访问权限修饰符
4、类的封装性
5、static（静态成员变量）
6、final（修饰变量，方法）
7、静态成员变量初始化方式
8、类的继承与成员继承
9、super的使用
10、调用父类构造器
11、方法的重写与变量隐藏
12、继承实现多态和类型转换
13、instanceof
2、抽象方法
3、继承抽象类
4、抽象类与多态
5、接口的成员
6、静态方法与默认方法
7、静态成员类
8、实例成员类
10、匿名类
11、eclipse的使用与调试
12、内部类对外围类的访问关系
13、内部类的命名
6.Lambda表达式与常用类
7.异常处理与泛型
8.集合（上）和集合（下）
9.I/O流与反射
10.Java网络编程与多线程
1、函数式接口
2、Lambda表达式概念
3、Lambda表达式应用场合
4、使用案例
5、方法引用
6、枚举类型（编译器的处理）
7、包装类型（自动拆箱与封箱）
8、String方法
9、常量池机制
10、String讲解
11、StringBuilder讲解
12、Math，Date使用
13、Calendars使用
1、异常分类
2、try-catch-finally
3、try-with-resources
4、多重捕获multi-catch
5、throw与throws
6、自定义异常和优势
7、泛型背景与优势
8、参数化类型与原生类型
9、类型推断
10、参数化类型与数组的差异
11、类型通配符
12、自定义泛型类和类型擦出
13、泛型方法重载与重写
1 、常用数据结构
2 、Collection接口
3 、List与Set接口
4 、SortedSet与NavigableSet
5 、相关接口的实现类
6 、Comparable与Comparator
7、Queue接口
8 、Deque接口
9 、Map接口
10、NavigableMap
11、相关接口的实现类
12、流操作（聚合操作）
13、Collections类的使用
1 、File类的使用
2 、字节流
3 、字符流
4 、缓存流
5 、转换流
6 、数据流
8、类加载，链接与初始化
9 、ClassLoader的使用
10、Class类的使用
11、通过反射调用构造器
12、安全管理器
1、进程与线程
2、创建线程的方式
3、线程的相关方法
4、线程同步
5、线程死锁
6、线程协作操作
7、计算机网络（IP与端口）
8、TCP协议与UDP协议
9、URL的相关方法
10、访问网络资源
11、TCP协议通讯
12、UDP协议通讯
Java多线程模拟多窗口售票
Java集合框架管理
课程阶段二：JavaEE课程大纲
5.Javascript
1、数据库基础知识
2、SQL理论基础和数据类型
3、DDL、DML、DQL语句
4、函数和关联查询
5、子查询、约束、视图
6、编程 存储过程，触发器
7、Sql查询案例和优化
1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc连接数据库
3、使用Jdbc进行crud操作
4、使用Jdbc进行多表操作
5、Jdbc驱动类型
6、Jdbc异常和批量处理
7、Jdbc储存过程
1、Html基本介绍
2、HTML语法规范
3、基本标签介绍
4、表单介绍
5、Table标签
6、DIV布局介绍
7、HTML列表详解
1、CSS简介及文字样式
2、盒子模型
3、布局及定位
4、CSS选择器
5、CSS3动画效果
6、CSS3新增选择器
1、JavaScript简介
2、基本语法规则
3、if判断语句和for循环语句
4、函数、事件
5、内置对象和自定义对象
6、DOM操作
7、表单验证
7.Servlet+Jsp
8.Springmvc+
10.Maven+Svn
1、Jquery简介
2、Jquery选择器
3、Jquery中事件操作
4、Jquery的动画效果
5、使用Jquery完成Dom操作
6、Jquery封装函数
7、Jquery案例
1、Servlet简介
2、Request对象
3、Response对象
4、转发和重定向
5、使用Servlet完成Crud
6、Session和Coolie简介
7、ServletContext和Jsp
8、El和Jstl的使用
1、Springmvc简介
2、用Springmvc第一个项目
3、Springmvc执行流程和参数
4、Springmvc
5、Springmvc数据回显
6、结果返回类型
7、文件上传及Ajax
1、Mybatis简介
2、Mybatis配置文件解析
3、用Mybatis完成crud操作
4、ResultMap的使用
5、Mybatis关联查询
6、动态sql语句
7、Mybatis缓存
8、Mybatis-Generator
1、Ioc、Aop、Ssm整合
2、Svn的简介
3、Svn的安装
4、Svn在集成环境中使用
5、Maven简介及安装
6、使用Maven开发项目
京东电商网站项目
智能图书管理系统
课程阶段三：并发编程
1.Socket编程编程
2.伪异步IO编程
3.NIO与AIO编程模型
4.Buffer API讲解
5.通信框架Netty
1、网络中进程之间如何通信
2、Socket是什么
3、socket的基本操作
4、socket类型讲解
5、socket基本函数
6、socket高级函数
7、socket中TCP交换分组
8、socket中TCP高级编程
1、用户空间和内核空间
2、同步和异步/阻塞与非阻塞
3、伪异步IO编程基础
4、伪异步IO模型图
5、伪异步式IO创建TimeServer
6、伪异步IO弊端分析
7、伪异步IO编程实战
1、网络编程模型基本认识
2、BIO、NIO、AIO适用场景
3、同步阻塞 I/O
4、同步非阻塞 I/O
5、异步阻塞 I/O
6、异步非阻塞 I/O（AIO）
7、NIO与AIO基本操作
8、高性能IO设计模式
1、缓冲区的四个属性
2、相对存取和绝对存取
3、翻转与释放
4、创建缓冲区
5、缓冲区类型与操作
6、缓冲区比较
7、ByteBuffer 类存取和转化
1、Netty 基本认识
2、Netty 架构特征详解
3、Netty行业应用
4、Netty 框架基本操作
5、Netty 和 Mina比较
6、缓冲区比较
7、ByteBuffer 类存取和转化
类QQ聊天室
RPC模拟实现
课程阶段四：Linux精讲
1.Linux安装与配置
2.系统管理与目录管理
3.用户与用户组管理
4.Shell编 程
5.服务器配置
1、安装Linux至硬盘
2、获取信息和搜索应用程序
3、进阶：修复受损的Grub
4、关于超级用户root
5、依赖发行版本的系统管理工具
6、关于硬件驱动程序
7、进阶：配置Grub
8、CSS预处理器LESS框架使用；
9、CSS组件框架编写。
1、Shell基本命令
2、使用命令行补全和通配符
3、find命令、locate命令
4、查找特定程序：whereis
5、Linux文件系统的架构
6、移动、复制和删除
7、文件和目录的权限
8、文件类型与输入输出
9、vmware介绍与安装使用
10、网络管理、分区挂载
1、软件包管理
2、磁盘管理
3、高级硬盘管理RAID和LVM
4、进阶：备份你的工作和系统
5、用户与用户组基础
6、管理、查看、切换用户
7、/etc/...文件
8、进程管理
9、linux VI编辑器，awk，cut，grep，sed，find，unique等
1、 SHELL变量
2、传递参数
3、数组与运算符
4、SHELL的各类命令
5、SHELL流程控制
6、SHELL函数
7、SHELL输入/输出重定向
8、SHELL文件包含
1、系统引导
2、管理守护进程
3、通过xinetd启动SSH服务
4、配置inetd
5、Apache基础
6、设置Apache服务器
7、使用PHP+MySQL
公司网络拓扑实战
构建服务器管理监控系统
课程阶段五：Hadoop生态体系
1. Hadoop起源与安装
2.HDFS分布式文件系统
3.Hadoop文件I/O详解
4.MapReduce工作原理
5.MapReduce编程开发
1、大数据概论
2、 Google与Hadoop模块
3、Hadoop生态系统
4、Hadoop常用项目介绍
5、Hadoop环境安装配置
6、Hadoop安装模式
7、Hadoop配置文件
1、认识HDFS及其HDFS架构
2、Hadoop的RPC机制
3、HDFS的HA机制
4、HDFS的Federation机制
5、 Hadoop文件系统的访问
6、JavaAPI接口与维护HDFS
7、HDFS权限管理
8、hadoop伪分布式
1、Hadoop文件的数据结构
2、 HDFS数据完整性
3、文件序列化
4、Hadoop的Writable类型
5、Hadoop支持的压缩格式
6、Hadoop中编码器和解码器
7、 gzip、LZO和Snappy比较
8、HDFS使用shell+Java API
1、MapReduce函数式编程概念
2、 MapReduce框架结构
3、MapReduce运行原理
4、Shuffle阶段和Sort阶段
5、任务的执行与作业调度器
6、自定义Hadoop调度器
7、 异步编程模型
8、YARN架构及其工作流程
1、WordCount案例分析
2、输入格式与输出格式
3、压缩格式与MapReduce优化
4、辅助类与Streaming接口
5、MapReduce二次排序
6、MapReduce中的Join算法
7、从MySQL读写数据
8、Hadoop系统调优
6.Hive数据仓库工具
7.Hive深入解读
8.Sqoop与Oozie
9.Zookeeper详解
10.开源数据库HBase
1、Hive工作原理、类型及特点
2、Hive架构及其文件格式
3、Hive操作及Hive复合类型
4、Hive的JOIN详解
5、Hive优化策略
6、Hive内置操作符与函数
7、Hive用户自定义函数接口
8、Hive的权限控制
1 、Hive开发环境的搭建
2 、Hive的三种连接方式
3 、Hive的DDL
4 、Hive的DML
5 、Hive数据类型
6 、Hive特殊分隔符处理
7、Hive启动shell配置
8、Hive数据倾斜
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
1、Zookeeper简介
2、Zookeeper的下载和部署
3、Zookeeper的配置与运行
4、Zookeeper的本地模式实例
5、Zookeeper的数据模型
6、Zookeeper命令行操作范例
7、storm在Zookeeper目录结构
1、HBase的特点
2、HBase访问接口
3、HBase存储结构与格式
4、HBase设计
5、关键算法和流程
6、HBase安装
7、HBase的SHELL操作
8、HBase集群搭建
微博数据大数据分析项目
用户行为分析项
课程阶段六：Python实战开发
1. Python入门开发
2.Python核心编程
3.Python网络编程
4.Python Web全栈开发
5.Python机器学习
1、Python对象、数字、序列
2、 Python映像和集合类型
3、Python条件和循环
4、Python文件和输入输出
5、Python错误和异常
6、函数和函数式编程
7、Python面向对象编程
1、Python正则表达式
2、Python函数编程
3、Python多线程编程
4、Python图形用户界面编程
5、Python数据库编程
6、创建Python扩展
7、Python核心编程
1、客户端/服务器架构
2、客户端/服务器网络编程
3、Python面向连接与无连接
4、创建TCP服务器与客户端
5、创建UDP服务器与客户端
6、Socket模块属性
7、Python和FTP/SMTP
1、创建Web客户端
2、 urlparse/urllib/urllib2模块
3、高级Web客户端
4、建立CGI应用程序
5、建立Web服务器
6、全面交互的Web站点
7、高级CGI
1、机器学习基础技巧
2、 科学计算 Python 软件包
3、使用 Python 学习机器学习
4、Python 机器学习基本算法
5、Python 进阶机器学习算法
6、Python 深度学习
7、 Python 机器学习实战
Python微博数据爬取
SSM框架可视化分析
课程阶段七：Storm实时开发
1. storm简介与基本知识
2.拓扑详解与组件详解
3.spout详解 与bolt详解
4.storm安装与集群搭建
1、storm的诞生诞生与成长
2、storm的优势与应用
3、storm基本知识概念和配置
4、序列化与容错机制
5、可靠性机制—保证消息处理
6、storm开发环境与生产环境
7、storm拓扑的并行度
8、storm命令行客户端
1、流分组和拓扑运行
2、拓扑的常见模式
3、本地模式与stormsub的对比
4、 使用非jvm语言操作storm
5、hook、组件基本接口
6、基本抽象类
7、事务接口
8、组件之间的相互关系
1、spout获取数据的方式
2、常用的spout
3、学习编写spout类
4、bolt概述
5、可靠的与不可靠的bolt
6、复合流与复合anchoring
7、 使用其他语言定义bolt
8、学习编写bolt类
1、storm集群安装步骤与准备
2、本地模式storm配置命令
3、配置hosts文件、安装jdk
4、zookeeper集群的搭建
5、部署节点
6、storm集群的搭建
7、zookeeper应用案例
8、Hadoop高可用集群搭建
1、Kafka介绍和安装
2、整合Flume
3、Kafka API
4、Kafka底层实现原理
5、Kafka的消息处理机制
6、数据传输的事务定义
7、Kafka的存储策略
1、Flume介绍和安装
2、Flume Source讲解
3、Flume Channel讲解
4、Flume Sink讲解
5、flume部署种类、流配置
6、单一代理、多代理说明
7、flume selector相关配置
1、Redis介绍和安装、配置
2、Redis数据类型
3、Redis键、字符串、哈希
4、Redis列表与集合
5、Redis事务和脚本
6、Redis数据备份与恢复
7、Redis的SHELL操作
实时处理新数据和更新数据库
处理密集查询并行搜索处理大集合的数据
课程阶段八：Spark生态体系
1.Scala编程开发
2.Scala深入解析
3.SparKcore编程
4. Sparkcore深入编程
5.SparkSQL
1、Scala语法基础
2、idea工具安装
3、maven工具配置
4、条件结构、循环、高级for循环
5、数组、映射、元组
6、类、样例类、对象、伴生对象
7、高阶函数与函数式编程
1、 柯里化、闭包
2、模式匹配、偏函数
3、类型参数
4、协变与逆变
5、隐式转换、隐式参数、隐式值
6、Actor机制
7、高级项目案例
1、Spark四大特性
2、Wordcount案例演示
3、什么是RDD
4、Spark架构
5、Spark集群搭建/HA集群搭建
6、Spark任务提交
7、TransFormation和Action
1、算子演示(Scale、jdk7、jdk8)
2、RDD持久化
3、宽依赖和窄依赖
4、累加变量和共享变量
5、Spark运行模式
6、二次排序
7、综合案例演示
1、Spark的前世今生
2、什么是DataFrame
3、什么是DataSet
4、RDD转换为DataSet
5、load/save
6、数据源之json
6.深入SparkSQL
7.Spark Streaming
8.SparkGraphX
9.Spark源码导读
10.Spark调优
1、数据源之parquet
2、数据源之Hive/Hbase/Mysql
3、thrift服务
4、开窗函数
5、UDF、UDAF编程
6、综合案例演示
1、Spark Streaming运行流程
2、什么是DStream
3、UpdateStateByKey算子演示
4、CheckPoint与DriverHA实现
5、Transform算子演示
6、ForeachRDD重点算子详解
7、与Kafka和Flume整合
1、GraphX应用背景
2、GraphX的框架
3、GraphX实现分析
4、GraphX图计算
5、GraphX核心概念解释
6、GraphX框架实现分析
7、GraphX案例演示
1、启动脚本流程分析
2、Mater和Worker启动流程
3、资源分配算法
4、SparkContext初始化
5、TaskScheduler运行
6、task位置算法与分配算法
7、DagScheduler运行流程
8、stage划分算法
1、JVM调优
2、开发调优
3、数据倾斜调优
4、资源调优
5、shuffle调优
6、sparkSQL调优
7、sparkStreaming调优
使用Spark处理离线数据
Streaming完成实时计算
课程阶段九：Elastic Search
1.ElasticSearch简介
2.查询DSL进阶
3.底层索引控制
4.索引段统计与故障处理
5.ElasticSearch Java API
1、Lucene的总体架构
2、Lucene查询语言
3、ElasticSearch简介
4、ElasticSearch的基本概念
5、ElasticSearch架构背后的关键
6、ElasticSearch的工作流程
1、Apache Lucene评分公式解释
2、何时文档被匹配上
3、TF/IDF评分公式
4、查询改写与二次评分
5、前缀查询范例与查询改写属性
6、数据更新API
7、使用过滤器优化查询
1、相似度模型配置
2、实时、提交、更新及事务日志
3、深入理解数据处理
4、控制索引合并
5、分布式索引架构
6、调整默认的分片分配行为
7、调整分片分配
1、segments API简介
2、 索引段信息的可视化
3、过滤器缓存与字段数据缓存
4、处理垃圾回收问题
5、UNIX中避免内存交换
6、关于I/O调节与热点线程
7、用预热器提升查询速度
1、ElasticSearch Java API简介
2、连接到集群
3、API剖析与CRUD操作
4、ElasticSearch查询
5、批量执行多个操作
6、构造JSON格式的查询和文档
7、管理API
实时索引存储节点
elasticsearch建立索引精
准搜索分析
课程阶段十：Docker容器引擎
1.初识容器与Docker
2.核心概念与安装配置
3.Docker镜像使用
4.Docker数据管理
5.Docker与大数据
1、基本容器认识
2、虚拟化技术与容器
3、容器关键技术介绍
4、Docker 基本认识
5、Docker 特征
6、Docker 组件与元素
7、虚拟化与Docker
1、Docker核心概念
2、使用脚本安装 Docker
3、启动docker 后台服务
4、CentOS Docker 安装
5、使用脚本安装 Docker
6、Windows Docker 安装
7、运行 Docker
1、Docker镜像关键概念
2、Docker镜像操作解析
3、Docker容器的迁移方法
4、存储驱动的功能与管理
5、Docker架构概览
6、client模式与daemon模式
7、Docker高级实践技巧
1、数据卷与数据卷容器
2、 Docker数据容器
3、挂载本地的目录到容器里
4、挂载数据卷
5、定义数据卷容器
6、数据卷的备份与恢复
7、数据卷容器迁移数据
1、在Docker创建Hadoop镜像
2、获取Docker镜像库
3、SSH功能镜像文件生成
4、生成Hadoop镜像库文件
5、Docker配置三节点Hdfs集群
6、Docker配置三节点Yarn集群
7、Docker配置三节点spark集群
docker镜像与容器存储结构分析
容器搭建jenkins集群
课程阶段十一：机器学习
1.模型评估与选择
2.线性模型与决策树
4.贝叶斯分类器
5.机器学习与大数据
1、机器学习基本认识
2、经验误差与过拟合
3、评估方法
4、性能度量
5、比较检验
6、偏差与方差
1、基本形式与线性回归
2、对数几率回归
3、线性判别分析与多分类学习
4、决策树基本流程
5、决策树划分选择与剪枝处理
6、连续与缺失值
7、多变量决策树
1、K邻算法概念介绍
2、K邻算法偏差与方差
3、K邻算法邻搜索
4、K邻算法K近邻搜索
5、K邻算法算法原理
6、K邻算法各类算法实现
7、K邻算法案例演示
1、贝叶斯决策论
2、极大似然估计
3、朴素贝叶斯分类器
4、半朴素贝叶斯分类器
5、贝叶斯网
1、机器学习的范围
2、大数据下的机器学习
3、大数据对机器学习的影响
4、机器学习与大数据项目
5、模式识别与大数据
6、深度学习与大数据
7、机器学习与大数据
广告CTR预估及投放
智能数据实时监测项目社交图谱大数据分析
课程阶段十二：超大集群调优
文件格式调优
操作系统调优
真实项目贯穿全程
为提高学员的实战能力，专门引进各大合作企业的实战项目
阶段一项目
阶段二项目
阶段三项目
阶段四项目
阶段五项目
阶段六项目
Java面向对象、访问权限、抽象类与接口、异常处理、I/O流与反射、Java网络编程。
Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。
实战项目视图
Mysql数据库，JDBC，JavaWeb开发、Servlet JSP、Java三大框架核心框架开
京东电商网站项目、2048游戏项目、智能图书管理系统
实战项目视图
掌握Socket编程模型、NIO与AIO编程模型Buffer API与通信框架Netty。
类QQ聊天室、RPC模拟实现
实战项目视图
搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，增大网站并发访问量，保证服务不间断。
公司网络拓扑实战、构建企业网站和邮件应用平台 、构建服务器管理监控系统。
实战项目视图
掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
微博数据大数据分析项目、用户行为分析项目、精准广告投放项目。
实战项目视图
能够编写网络爬虫、Python进行网络编程
PythonWeb全栈开发、Python机器学习。
Python微博数据爬取、MapReduce设计ETL
Hive计数统计分析、SSM框架可视化分析。
实战项目视图
阶段七项目
阶段八项目
阶段九项目
阶段十项目
阶段十一项目
阶段十二项目
掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开
发基于Storm的实时计算程序的能力。
实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询
并行搜索处理大集合的数据。
实战项目视图
熟练使用Scala快速开发、Spark进行深入编
程，以及spark大数据调优。
使用Spark处理离线数据、使用Spark
Streaming完成实时计算。
实战项目视图
能够熟练查询DSL、掌握底层索引控制、索
引段统计与故障处理。
实时索引存储节点，elasticsearch建立索引精
准搜索分析。
实战项目视图
熟练Docker安装配置、掌握Docker核心开
发、Docker镜像与数据管理。
docker镜像与容器存储结构分析，使用docker
容器搭建jenkins集群。
实战项目视图
熟练模型评估与选择，熟练使用机器学习各
种算法，掌握机器学习与大数据的结合。
广告CTR预估及投放，智能数据实时监测项目
社交图谱大数据分析。
实战项目视图
能够熟练进行版本调优、压缩调优、文件调
优、参数调优等八大集群调优。
大数据并发超大集群调优，服务器大集群架构
调优，超大数据资源调优。
实战项目视图
哈尔滨工业大学
东北石油大学
黑龙江外国语大学
北京工业大学
内蒙古民族大学
中国石油大学
内蒙古财经大学
太原理工大学