隨著這些年大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟和進(jìn)步，現(xiàn)在越來(lái)越多的人渴望自己能夠進(jìn)入到這一行業(yè)中，如果我們想要進(jìn)入到大數(shù)據(jù)行業(yè)中，參加專業(yè)的學(xué)習(xí)是必不可少的，專業(yè)的學(xué)習(xí)能夠幫助我們打好基礎(chǔ)的同時(shí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)技術(shù)點(diǎn)，今天就給大家介紹參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程主要學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)有哪些?
1.大數(shù)據(jù)和Java學(xué)習(xí)的區(qū)別
通過(guò)南京課工場(chǎng)教研團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，很多同類培訓(xùn)機(jī)構(gòu)所謂的“大數(shù)據(jù)”課程，85%基本講的都是JAVA/PHP數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)(大數(shù)據(jù)課程含量不超過(guò)15%)，但真實(shí)大數(shù)據(jù)是hadoop、spark、storm、超大集群調(diào)優(yōu)、機(jī)器學(xué)習(xí)、Docker容器引擎、ElasticSearch、并發(fā)編程等。這就是很多人學(xué)完所謂的大數(shù)據(jù)課程后依舊無(wú)法找到工作的主要原因，所以我們參加培訓(xùn)前一定要多關(guān)注下課程體系。
2.大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)包括面向?qū)ο蟆⒅睾?Socket編程、多線程、反射、動(dòng)態(tài)代理、JDBC、Servlet、JSP、 MySQL、SQL語(yǔ)句操作以及Java開(kāi)發(fā)管理系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) ;Hadoop生態(tài)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)包括： hadoop集群搭建及架構(gòu)原理、 Hdfs、 MapReduce、Yarn、 Hive、 HBase、 Zookeeper、Flume、Azkaban、Sqoop等周邊技術(shù)、Hadoop企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)訓(xùn);
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3.深入學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)知識(shí)點(diǎn)
Storm實(shí)時(shí)流計(jì)算實(shí)戰(zhàn)包括：Storm集群搭建及組件介紹、 Topology程序開(kāi)發(fā)及其原理、Storm任務(wù)提交流程及內(nèi)部通信原理、分布式消息隊(duì)列Kafka的使用及開(kāi)發(fā)、緩存數(shù)據(jù)庫(kù)Redis的使用及開(kāi)發(fā)、Storm企業(yè)及項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn);Spark生態(tài)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)，包括：Spark環(huán)境搭建、基礎(chǔ)原理及運(yùn)行架構(gòu)、 Scala、Python程序開(kāi)發(fā)、Spark編程模型及程序設(shè)計(jì)、Spark、SQL與DataFrame技術(shù)、Spark Streaming深入解析、 使用SparkMLlib與機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、 大數(shù)據(jù)可視化的展現(xiàn)、 Spark企業(yè)及項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
以上就是對(duì)于大數(shù)據(jù)知識(shí)點(diǎn)的介紹，所以可能隨著大數(shù)據(jù)技能的不斷進(jìn)步，課程內(nèi)容會(huì)發(fā)生一定的改變，但是這些大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中應(yīng)用到的技能還是必不可少要學(xué)習(xí)的，所以大家在學(xué)習(xí)前一定要先關(guān)注這些知識(shí)點(diǎn)才能大大提高學(xué)習(xí)的效率。
