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大数据是一种在获取、存储、管理、分析等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。它具有大量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。
为什么学习大数据+数据智能？
大数据浪潮席卷全球，应用领域宽广，产业规模空前
就业口径宽广，价值堪比黄金石油，“钱途”无量
| ❶ 岗位起薪高 | ❷ 人才缺口大 | ❸ 市场规模大 | ❹ 应用范围广 |
大数据人才荒 待遇高规格 岗位月均薪25700元 | 未来国内基础性数据分析人才 缺口将达1400万 | 国内大数据市场产值 将突破30000亿元 | “金融、电商、医疗、新零售、物联网... 行业几乎都会应用数据分析 |
理论、实战双向并行，奠定入行扎实基础
第一阶段 Java语言基础 | Java语言基础: Java语言入门、基本语法、面向对象、常用API、异常、集合、IO流、多线程、网络编程、反射、JDK新特性、MySQL数据库、JDBC 培养方向： 了解Java语言的特征和应用领域；掌握JDK、JRE和JVM的作用；能够成功搭建Java开发环境；完成HelloWorld程序的编写；掌握IDE工具IDEA的使用方式； 掌握Java基本语法中的常量、变量的声明和使用；掌握Java中的运算符、数据类型及其相互转换；掌握分支结构、循环结构、方法的定义和使用；掌握数组的使用，理解数组的内存结构； 掌握面向对象的编程思想；掌握类和对象的定义和使用；理解封装、继承、多态等特性；掌握抽象类、接口的特点和使用方式；充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发； 掌握Java中的常用类和工具类的使用，能够使用这些常用类和工具类解决多种问题； 掌握Maven项目构建和依赖管理、掌握Maven的继承和聚合； |
第二阶段 Hadoop技术栈 | Hadoop技术栈 Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、海王星大数据金融平台 培养方向： 掌握Linux操作系统安装及常用命令；掌握shell脚本编程； 掌握大数据架构Hadoop原理及编程应用；掌握Hadoop三大组件的使用方式、方法以及Hadoop调优； 掌握ZooKeeper协管理器工作机制以及动态感知原理及使用； 掌握Hive数据仓库的使用及调优原理； 掌握HBase数据库的开发、使用以及调优； 掌握消费金融业务处理流程；掌握根据业务制定合理技术框架（技术选型）的能力；大量数据的日志采集方案；数仓的分层搭建以及数仓建模；掌握大量数据的ETL处理方式；掌握工作流调度解决方案；掌握即席查询工具使用及其原理；掌握数据可视化报表工具的使用；掌握数据治理框架的原理以及使用；掌握集群指标监控工具的使用 职业方向: Hadoop开发工程师、数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师 |
第三阶段 Spark技术栈 | Spark技术栈 Scala、Kafka、Spark、交通流量实时可视化大屏 培养方向： 掌握Scala基本语法和进阶的使用，为学习Spark、Flink框架打下基础； 掌握消息队列概念、Kafka原理架构、日志合并、消息检索； 掌握分布式内存计算、RDD、DataSet、DStream概念； 掌握离线计算、流式计算； 掌握可视化大屏内在价值与用途；掌握实时流数据分析业务处理流程；掌握Flume+Kafka+Sparkstreaming+Redis架构整合；掌握Springboot的使用；掌握websocket操作使用；了解Echarts的使用方式 职业方向: Spark开发工程师、实时开发工程师 |
第四阶段 Flink流式处理框架 | Flink流式处理框架: Flink、ClickHouse、畅游天涯旅游实时分析项目 培养方向： 掌握Flink的原理；掌握Flink的使用以及与其他技术的整合； 掌握ClickHouse架构、速度快的原因；掌握ClickHouse数据库和表引擎；掌握ClickHouse基本操作以及和spark、flink的整合； 掌握旅游行业业务流程；掌握Flink在实时计算业务中的使用；掌握自定义Flink source和sink来生成和消费Kafka数据；掌握Flink和ClickHouse整合已存储数据；掌握搜索引擎Elasticsearch；掌握Flink和Elasticsearch整合；掌握基于Flink CEP处理复杂事件 职业方向: Flink开发工程师、实时开发工程师、实时数仓工程师 |
第五阶段 项目实战 | 项目实战: EWR消费信用风险舆情系统、Monoceros物流大数据平台、物流Kubernetes+Docker项目迁移 培养方向： 掌握信贷金融业务处理流程；掌握根据业务制定合理的技术框架（技术选型）；掌握当下流行的数据中台概念；掌握前台工作整体机制以及技术应用；掌握后台综合分析展示应用系统；掌握大量数据的综合采集方案；掌握大量数据的ETL处理方式；掌握工作流调度解决方案；掌握集群指标监控工具的使用； 掌握基于亿级订单的物流大数据平台的研发；掌握基于Flink实现仓库货物、仓储车运动轨迹、包裹追踪等多维度业务分析；具备基于HDP平台收集数据资源的能力，实现秒级OLAP分析； 掌握Docker容器化技术以及应用；掌握Kubernetes核心功能以及在项目中的部署应用 职业方向: 数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师、实时开发工程师、数据中台工程师 |
第六阶段 就业指导 | 就业指导: 企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘 课程内容： 职业规划讲解、简历注意事项详解、就业情况分析简历制作（个人技能、项目经验、自我评价)； 简历审核修正、常见面试题的讲解、技术简历的指导与优化、强化实战项目（项目模块的介绍，业务流程的梳理）； 真实面试复盘（晚自习时间）（总结学员面试中的问题，进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解） 培养方向: 从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作； 通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等，学员能更好就业 |
大数据培训机构推荐十家名单：（排名不分先后） 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 大数据的培训机构并没有什么排名名单，全部都是网上随便编排的排名，并没有什么作用。 |
K-近邻分类算法的定义
通过计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的K个训练数据，K个数据中哪个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
大数据需要学多久
学习大数据的话，要看你想达到什么目标，以及现在处于什么水平。大数据存在专业技术壁垒，这是肯定的，如果完全零基础的话，至少要花上半年左右的时间去学，不然基本上不能指望找个相关的对口工作。另外，学习专业大数据也需要找一个专业的培训机构进行培训。
大数据学习需要报班吗
在学习大数据的朋友里面，自学或者报班的争议比较大，在个人来看，这些年通过自学就业的学员有成功的，但是寥寥无几，所以想要学习大数据分析，而自己也没有接触过，那么最好的学习方式还是报培训班，因为大数据分析师涉及到数学，统计学，概率等等，并且还有数据的获取存储以及挖掘，自学起来的难度是很大的。
大数据分析师的要求
1、懂业务，需要熟悉行业知识，公司业务以及流程；2、懂管理，一方面要大件数据分析框架，另一方面根据数据分析的结论提出自己的指导和分析建议；3、东分析，能够掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法；4、动工具，能够掌握数据分析常用的相关工具；5、栋设计，要回运用图标有效的表达分析观点，让分析记过一目了然。
大数据如何工作
大数据的工作原理是，你对任何事情或任何情况了解越多，你可以更可靠地预测将来会发生什么。通过比较更多的数据点，以前被隐藏的关系将开始出现，这些关系有望包含我们如何开始改变的见解。通常这是通过一个过程来完成的，该过程基于我们可以收集的数据建立模型，然后运行模拟，每次调整数据点的值，并监视它如何影响我们的结果。这个过程是自动化的——今天先进的分析技术将运行数以百万计的这些模拟，调整所有可能的变量，直到找到有助于解决问题的模式或洞察力。
文本挖掘（TD）的方式和目标是多种多样的，基本层次有哪些
关键词检索：最简单的方式，它和传统的搜索技术类似。 挖掘项目关联：聚焦在页面的信息（包括关键词）之间的关联信息挖掘上。 信息分类和聚类：利用数据挖掘的分类和聚类技术实现页面的分类，将页面在一个更到层次上进行抽象和整理。 自然语言处理：揭示自然语言处理技术中的语义，实现Web内容的更精确处理。
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