为什么你要学习大数据
大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域，得到了广泛关注和重视。90%企业都在使用大数据，大数据开发人员的薪资待遇也水涨船高。统计数据显示，大数据开发工程师的就业薪资在5000-27000之间，有工作经验者更高。你选择了大数据就意味着高薪和广阔的未来。
千锋大数据开发靠什么引领群雄?
很多人想要站在大数据时代的风口却无从下手，千锋作为中国IT职业教育的领 先品牌顺势而为重磅推出大数据课程，采用“技术+管理”集合的方式,让你快速掌握大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，成为当下企业紧缺的“复合型”研发人才。
千锋大数据培训靠谱吗？我们可以从以下几个方面来了解：
一、课程设置
千锋大数据培训班，拥有业内先进的教学体系，结合名企需求，只教授真实前沿技术知识，理论+实战想相结合，保障学员学到真正实用的技能。
二、教研团队
千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据培训作为大数据培训机构的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。千锋大数据培训的老师坚持“教学为本”的方针；坚持“用良心做教育”的理念。全心全力帮助每一位学生。秉承对学生负责的基本原则，千锋多年来坚持面对面教学，传授真正实用的技能知识。
三、就业保障
千锋大数据培训靠谱吗？千锋大数据为保障学员就业与亚马逊达成战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资10k以上，学员反馈口碑非常好！
千锋大数据具体优势如下：
1.真实的大数据课程，Java、Scala只是语言工具，而不是讲授语言课程，携带较少的大数据内容。
2.企业级大数据课程，真实的企业及项目，由企业中对应项目改写设计 而成，贴近实战，贴近实际工作。
3.采用真实的大数据数据源进行授课，数据本身具有一定商业价值。
4.课程内容涉及数据获取、数据处理、数据存储、数据分析(核心)、数 据展现和数据应用，可称为“全栈式大数据开发课程”。
5.课程内容丰富，不仅具有大数据主流技术，更讲述大数据相关的热门 技术，如云计算和机器学习，让学生就业更具有竞争力，具有发展空间。
6.强大的讲师团队，聘请17年企业开发经验的项目总监当讲师，严格 把控教学质量，提炼教学内容，使学生学习路线走得正，走的稳，走的快！依托强大的师资力量，全国业界唯一教授“大数据分析+人工智能”编程课程，培养目前极具竞争优势人才
7.专业的面试指导，让学生就业面试时，比面试官知识深度和宽度更全 面，成体系，结构化、专业化、让学生面试时称为抢手人才。
| 第三阶段、大数据计算框架体系 | ||
| 课程名称 | 重点内容 | 目标 |
| 一、Python课程 |
1) 介绍Python以及特点2) Python的安装3) Python基本操作（注释、逻辑、字符串使用等）4) Python数据结构（元组、列表、字典）5) 使用Python进行批量重命名小例子6) Python常见内建函数7) 更多Python函数及使用常见技巧8) 异常9) Python函数的参数讲解10) Python模块的导入11) Python中的类与继承12) 网络爬虫案例13) 数据库连接，以及pip安装模块14) Mongodb基础入门15) 讲解如何连接mongodb16) Python的机器学习案例 |
Python语言的部分大家在学习后可以完全掌握Python的精髓，并经过这部分的学习给大家打好一个基础，在其他计算框架中多语言的使用上都会涉及到Python这门流行的语言。同时课程里会经过机器学习的案例让大家学习Python的同时去更好的理解机器学习 |
| 二、Scala课程 |
1) scala解释器、变量、常用数据类型等2) scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构3) scala的函数、默认参数、变长参数等4) scala的数组、变长数组、多维数组等5) scala的映射、元组等操作6) scala的类，包括bean属性、辅助构造器、主构造器等7) scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等8) scala的包、引入、继承等概念9) scala的特质10) scala的操作符11) scala的高阶函数12) scala的集合13) scala数据库连接 |
Scala课程 在此部分内，将更注重scala的各种语言规则与简单直接的应用，而不在于其是如何具体实现，经过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力。本部分课程也可以视为大家下面学习Spark课程的铺垫，供大家扫盲熟悉Scala，提前进行热身运动。 |
| 三、Spark大数据处理 |
1) 1) Spark介绍2) Spark应用场景3) Spark和Hadoop MR、Storm的比较和优势4) RDD5) Transformation6) Action7) Spark计算PageRank8) Lineage9) Spark模型简介10) Spark缓存策略和容错处理11) 宽依赖与窄依赖12) Spark配置讲解13) Spark集群搭建14) 集群搭建常见问题解决15) Spark原理核心组件和常用RDD16) 数据本地性17) 任务调度18) DAGScheduler19) TaskScheduler20) Spark源码解读21) 性能调优22) Spark和Hadoop2.x整合：Spark on Yarn原理 |
Spark大数据处理 本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，Spark on Yarn,Spark Streaming流式计算原理与实践，Spark SQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行。不仅面向项目开发人员，甚至对于研究Spark的学员，此部分都是非常有学习指引意义的课程。 |
| 四、Spark—Streaming大数据处理 |
1) Spark Streaming：数据源和DStream2) 无状态transformation与有状态transformation3) Streaming Window的操作4) sparksql 编程实战5) spark的多语言操作6) spark新版本的新特性 |
Spark—Streaming是流式计算里zui有特点的框架，便于机器学习上模型的使用，当下公司Spark默认就是Streaming，可见它的重要性，对于微批处理的流式计算，框架简介，Dstream的模型使用 |
| 五、Spark—Mlib机器学习 |
1) 介绍a) Spark MLlib组件介绍 b) 基本数据类型 2) 回归算法c) 广义线性模型 d) 逻辑回归 3) 分类算法e) 朴素贝叶斯 f) 决策树 g) 随机森林 4) 第四章 推荐系统5) 第五章 聚类6) spark新版本的新特性h) Kmeans i) Sparse kmeans j) Kmeans k) Kmeans II l) Streaming kmeans m) Gaussian Mixture Model |
前面课程大家已经掌握第1代机器学习工具R，而后又学习了第二代机器学习工具Mahout，这里大家将会学习第三代机器学习工具MLlib，大家不仅将会了解MLlib的组件及其调用，而且会经过Spark的项目深入了解MLlib的现实使用。经过此部分大家也可以看出课程不仅着眼于现在，更是着眼于大家的未来在行业中的发展。 |
| 六、Spark—GraphX 图计算 |
a) 二分图b) 概述c) 构造图d) 属性图e) PageRank |
这节课程是 Apache的开源的图计算框架Giraph，以及卡内基梅隆大学主导的GraphLab等，当然还有本文的主角——基于Spark的GraphX |
| 七、基于Spark的推荐系统（某一线公司真实的项目） |
项目技术架构体系：a) 实时流处理 Kafka，Spark Streaming b) 分布式运算 Hadoop，Spark c) 数据库 Hbase，Redis d) 机器学习 Spark Mllib e) 前台web展示数据 Struts2，echart f) 分布式平台 Hadoop，Spark g) 数据清洗 Hive h) 数据分析 R RStudio i) 推荐服务 Dubbox j) 规则过滤 Drools k) 机器学习 MLlib |
个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类**增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务 |
| 八、Kafka课程 |
1) kafka是什么2) kafka体系结构3) kafka配置详解4) kafka的安装5) kafka的存储策略6) kafka分区特点7) kafka的发布与订阅8) zookeeper协调管理9) java编程操作kafka10) scala编程操作kafka11) flume 和kafka 的整合12) Kafka 和storm 的整合 |
Kafka是当下流行的队列，可以说是从数据采集到大数据计算承上启下的重要环节，大家在此部分将会详细学习它的架构，kafka在大家大数据的项目中几乎都会涉及到。 |
| 九、Strom实时数据处理 |
项目技术架构体系：1) Storm的基本概念 2) Storm的应用场景 3) Storm和Hadoop的对比 4) Storm集群的安装的linux环境准备 5) zookeeper集群搭建 6) Storm集群搭建 7) Storm配置文件配置项讲解 8) 集群搭建常见问题解决 9) Storm常用组件和编程API：Topology、 Spout、Bolt 10) Storm分组策略(stream groupings) 11) 使用Strom开发一个WordCount例子 12) Storm程序本地模式debug、Storm程序远程debug 13) Storm事物处理 14) Storm消息可靠性及容错原理 15) Storm结合消息队列Kafka：消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API 16) Storm Trident概念 17) Trident state 原理 18) Trident开发实例 19) Storm DRPC(分布式远程调用)介绍 20) Storm DRPC实战讲解 21) Storm和Hadoop 2.x的整合：Storm on Yarn Storm开发实战： Kafka Storm Hbase redis项目实战，以及多个案例 |
本部分学习过后，大家将全面掌握Storm内部机制和原理，经过大量项目实战，让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！譬如可以一个人搞定淘宝双11大屏幕项目！不光从项目的开发的层次去实现，并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。 |
| 十、Strom项目实战 |
项目技术架构体系：Storm hbase kafka flume echartsa) flume实时采集日志 b) kafka缓冲队列 c) storm实时处理 d) Hbase dao存储处理结果 e) 前端Web实时展示报表 |
中国移动基站**平台一个市级移动公司，每天的产生海量话务数据（一线城市更高），经过大数实时分析，监控每个基站的掉话率，基站通话总数，基站掉话总数，基站告警，3g/4g上网流量实时监控。对以上维度进行实时分析以达到对基站工作情况的监控。 |
师资介绍
主讲课程：大数据
简介： 原新浪&&微博的架构师，拥有5年的大数据 研发经验，独自架构并且研发基于Spark的个...详情>>
预约老师
主讲课程：大数据
简介： 北航大数据技术及应用专业在职研究生在读。 从事企业软件研发工作5年,从事大数据讲师2年，有丰富的 ...详情>>
预约老师
主讲课程：大数据
简介： 10余年的软件行业从业经验，有着丰富的 软件设计、管理和开发经验。曾参与研发过餐饮连锁 管...详情>>
预约老师
主讲课程：java
简介： 千锋JAVA讲师，多年开发经验，曾参与大型旅游 网站、全国ETC联网等项目。擅长JAVA、Androi...详情>>
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