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大数据培训班出来的工资多少北京大数据培训班
责任编辑：langfang发布时间： 18:15浏览44次
大数据培训班出来的工资多少北京大数据培训班||大数据培训班出来的工资多少北京大数据培训班八维Java开发培训云计算大数据培训班招生咨询报名电话： &QQ：北京八维教育设施完备，现拥有PC机万余台，专业苹果机240余台，并设有语音教室、投影机房、网络工程实验室、CCIE实验室以及各学院的独立工作室;此外，学院图书馆、形体训练室、体育健身房、多功能报告厅等配套设施也一应俱全。北京八维教育以培养工程专业型人才为目标，现设有十二大专业学院：云计算学院、物联网学院、网站工程学院、移动通信学院、软件工程学院、网络工程学院、游戏学院、传媒学院、建筑学院、网络营销学院、高级翻译学院、国际经贸学院。学院师资力量雄厚，治学态度严谨，一直致力于为社会培养技术人才，国家栋梁。做教育领域开天辟地的巨人”，是八维的愿景。八维将高举新生主义大旗，肩负“创新教育，引领未来”的使命，历经铸身、铸心、铸魂的过程，凭借团队的力量、教育的力量、精神的力量，成为教育领域的巨人。八维将把全部激情和经历奉献给未来，八维也将在伟大的奉献中获得快乐，成就新生。云计算是一个新名词，却不是一个新概念。云计算这个概念从互联网诞生以来就一直存在。很久以前，人们就开始购买服务器存储空间，然后把文件上传 到服务器存储空间里保存，需要的时候再从服务器存储空间里把文件下载下来。最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、360、谷歌、网络信箱等，使用者只要输入简单云技术指令即能得到大量信息。云计算作为未来发展的重要趋势之一，已经引起了各界的广泛重视，许多公司提供着各种各样的云计算服务，IBM、微软、雅虎、亚马逊、SUN、 EMC、google等大型IT厂商都已涉足云计算。根据前瞻产业研究院发布的《年中国云计算产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示：云计算在我国尚处于市场导入阶段，但其发展速度及影响力惊人。2010年我国云计算市场规模167.3亿元，较上年增长81.4%。预计今年，我国云计算市场规模将达606.8亿元；2014年我国云计算市场规模将达1274.12亿元。整个十二五期间，我国的云计算领域的产业链规模预计可达7500亿~10000亿元。java与云计算的关系：Java使得云计算的实现更为简单，而云计算让Java更有活力，找到一个新的结合点。Java在互联网应用有着独特的优势，而云计算基于互联网的新的商业计算模式和服务模式，两者相结合，势必有更大的价值。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术选择八维十二大优势：1专业设置前沿十大专业所开设的都是前沿的高薪专业2培养标准高端工程师、设计师，技术和素质一流3教材创新不是传统教材，而是来源于企业一线实践总结4教师一流来源于企业双师型的行业专家、技术总监5学时紧凑每天11个课时，不浪费青春和金钱6教法灵活成就驱动教学法、末尾重修法、单科精进法、快乐学习法等7管理有序学生管理综合积分制；教师管理教研室接力制8文化育人八维文化是人生指南、行为准则9项目实训真实环境历练项目经验，为高薪就业奠定良好基础10地理位置优越身处“科技硅谷”亚洲最大的软件园出口基地11投资少学费低于传统学校，学技术时间一年等于传统学校四年12收益高生活环境好、社会地位高、一人成功，回报全家八维七大校区介绍北京校区介绍八维学院上地校区即八维20年历史上的二校区、三校区的统称，分别于2006年10月和2007年3月动工建设。上地校区位于北京市海淀区中关村上地信息产业园区内，南邻清华、北大、中科院，东接中关村高科技园，北望中关村软件园，企业如织、高校林立、环境优雅。目前上地校区容纳软工学院、网工学院、云计算学院、传媒学院、建筑学院、高翻学院、游戏学院、移动通信学院、国际经贸学院、网络营销学院的中高级阶段学生和女子学院学生2万余人。北京.滨河校区今年5月，八维全资收购原齐鲁音乐学院北京基地，设立为滨河校区。滨河校区位于凤凰岭旅游风景区，占地260亩，北至八达岭长城，东邻稻香湖，南邻万寿山，京密运河绕学院而过。7月，北京八维滨河校区正式投入使用，八维以惯有的高效率，仅仅两个月的时间，将整个校园修葺一新，迎来了基础学院的师生。北京.文化园校区北京八维文化园校区位于北京大兴区的中华文化园内，2015年3月正式投入使用。中华文化园是一座以弘扬中华民族悠久的历史文化为主导，集文化、教育、娱乐、休闲为一体的主题公园。既有古代皇家园林的特点，又溶入了现代园林的风格，进园可阅览历史长卷、游历湖光山色，了解中华文化、感受龙神龙韵。自从八维学子迁入园内，又带来了新的风景：每天清晨，起床号打破了文化园的宁静，学生们统一着装，排着整齐队列，展示的青春的朝气。晨读在学校已蔚然成风，“让读书成为习惯”的思想已深入每个学生心间。北京.信大校区随着八维的高速发展，八维学生的就业薪资不断提升，八维品牌深入人心，八维的学生规模在不断扩大，为满足日益增长教学需求，今年4月，八维新增加了在北京的第四个校区——“中国信息大学校区”。中国信息大学位于北京市房山区，学校硬件设备一应俱全，拥有教学楼、图书馆、实训室、体育场馆、公寓式宿舍、食堂、生活服务区等，让第一批迁入的是八维云计算学院部分师生耳目一新。随着越来越多八维学生入驻，，八维的发展也将带动信息大学校区周边的餐饮、住宿、娱乐等的发展，推动地该区域经济与文化的发展。北京.黄埔校区八维黄埔校区，位于北京大兴区榆垡镇高教园区内。2015年8月，八维第一批学生入驻黄埔校区。一条崭新的柏油马路，自东向西，将榆垡小学、榆垡初中、榆垡高中、榆垡镇政府大楼、八维学校黄埔校区、首都师范大学分校、万亩森林公园贯穿起来，北有清幽的居民小区，南临梦幻紫海香草庄园，更多多条公交直达市区，交通便利。上海校区介绍八维上海校区，即八维教育，为八维全资收购的上海欧华职业技术学院改建而成。校区地处上海市奉贤区海湾大学城内，紧邻碧海金沙旅游景区，背靠海湾国家森林公园，沿公园中轴线往南，便是一望无际的大海。今年8月，上海校区正式启用，陆续有周边学生入学，八维的教育理念与模式开始在上海等沿海地区深入传播。宿迁校区介绍今年8月，上海校区正式启用，陆续有周边学生入学，八维的教育理念与模式开始在上海等沿海地区深入传播。八维的第一批基础学子离开了北京，踏上了去往新校区——宿迁分校的征程。宿迁分校，有着江南特有的秀丽与柔美，怡人的环境，江南水乡的无限风情让八维的学生和老师刚刚下车那一刻就爱上了这里。八维Java开发培训云计算大数据培训班招生咨询报名电话： &QQ：& & & & & & & & & & & & &
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全部答案（共2个回答）
倒合格的JAVA人才。其中，最根本的原因就是许多计算机专业的毕业生在读期间没有把握实用的技能与经验，距离企业的实际用人需求有较大的差距。因此，计算机专业的大学生欲成为JAVA工程师，最快捷的一条路就是参加以实战项目为主要教学方法的JAVA培训，从而有效地缩短同企业具体用人需求之间的差距。 JAVA培训不仅注重理论，更注重项...
目前，虽然JAVA人才的薪水很高，但是对该类人才需求旺盛的IT企业却很难倒合格的JAVA人才。其中，最根本的原因就是许多计算机专业的毕业生在读期间没有把握实用的技能与经验，距离企业的实际用人需求有较大的差距。因此，计算机专业的大学生欲成为JAVA工程师，最快捷的一条路就是参加以实战项目为主要教学方法的JAVA培训，从而有效地缩短同企业具体用人需求之间的差距。 JAVA培训不仅注重理论，更注重项目的实战能力，能够让你快速适应企业开发的进度，成为企业所需要的JAVA人才。java专家分析认为，Java发展方向大致分为两类：一是成为管理人员，例如产品研发经理，技术经理，项目经理等。二是继续他的技术工作之路，成为高级软件工程师、需求工程师等。
各有利弊　其实初期的培训都一样　　刚开始学离家近出行方便就行了
会计培训里有，单独的现在没有了
答: 长沙华达会计分享??会计这么热门,学会计到底哪里好
答: 青岛连邦是连邦教育的青岛分校
连邦教育隶属于天津市连邦教育投资控股有限公司，连邦教育成立于2001年，是一家以教育培训为核心的连锁培训机构，以职场人的教育培训为...
答: 地理信息科学，
答: 当考学成为学校的最高目标时，学校的教育形式必将变得单一，课堂教学成为主流，各种活动成为掩人耳目的摆设，只在应付检查时临时上场便马上收兵
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北京大数据培训机构哪个好？
北京大数据培训机构哪个好？
发布时间：
编辑：薛永青
如今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%企业都在实用大数据，将给中国的大数据技术人员带来更广泛的发展就业机会。
北京大数据培训机构哪个好？
大数据培训目前比较火热，大数据无疑是目前IT领域的**受关注的热词之一，那么北京培训后好就业吗？
如今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%企业都在实用大数据，将给中国的大数据技术人员带来更广泛的发展就业机会。
近年来大数据培训的需求在不断提升，大家对其的要求也越来越高。当下很多人都会网上搜寻相关的信息。接下来就让小编带你走进它吧。 北京是中华人民共和国首都，简称京，是我国第二大超级现代化大都市。北京经济实力相当雄厚，旅游资源相当丰富，是极具文化底蕴的历史名城。具有较高的国际知名度。2008年北京奥运会的召开，无疑使北京走向世界。接下来就让小编带你来看看大数据培训相关的情况吧~请看下文~ 大数据，又称巨量资料，指的是所涉及数据资料量规模巨大从而无法**人脑或主流软件工具，在合理的时间内撷取、管理、处理并整理成企业经营决策更完善的资讯。随着互联网的发展，大数据根据自身数据量大、实时性强等特点为企业和社会创造了巨大价值。
&很多想要学习大数据的学员都在考虑要不要报一个大数据培训班，奈何作为一个“穷学生”，对于自己瘪瘪的钱包，怎么都有点苦恼，于是上网来搜索大数据培训班费用贵不贵，贵，当然贵，大数据市面上培训班价位高低不等，对于高额的费用，魔据教你怎么降低学习大数据的成本，并且找到靠谱的大数据培训班。
一、基础、零首付学习大数据 基础想要学习大数据也不是痴人说梦，在魔据就可以完全基础学习大数据课程，培训班对零基础学员安排专门的基础课程，照顾每一位来魔据学习大数据的学员，市面上很多培训班收着那么贵的费用但是对于零基础学员却很不看好，没有专业的课程进行培训。对于那些小心翼翼问着大数据培训班贵不贵的学员，魔据也完全可以消除你的顾虑，因为完全可以零首付入学！魔据从来没有看低每位没有钱来学习大数据的人，在这里完全可以实现你学习大数据的梦想。
&二、大数据培训班的费用可以在就业后偿还 嫌大数据培训班有点贵，想要学习但是囊中羞涩怎么办，没关系，在魔据这些都可以变成现实，没有钱也不应该阻拦你对大数据学习的热情和决心。魔据的很多学员当初也都是凭借一腔热血，零首付入学，毕业之后凭借高待遇高酬薪偿还之前的培训费，在这里一切梦想都会变成现实。
三、魔据大数据培训有严格的就业保障体系 既然可以零基础入学，又可以零首付进行大数据培训，又有小伙伴有疑问了，培训完找不到工作怎么办？那怎么偿还之前培训的费用啊？魔据小编想告诉你们的是，这些完全不用担心！魔据与上百家企业签订了“就业协议”，和企业长时间的合作交往，了解企业对于大数据人才的要求，并且熟知企业用人计划，保障学员所学大数据知识是企业所需，进行人才输送。魔据有经验丰富的就业老师及时和学员进行沟通，对于即将毕业的学员进行面试模拟、简历指导、心态调整，
确保学员在踏入社会时不会经验不足，帮助学员更好进行就业。
四、大数据实战项目降低大数据培训成本
大数据课程标准制定者 魔据教育—深入研发、深度教学 大数据是与时俱进的，大数据课程和大数据项目也要紧跟时代的步伐，知行情的人都知道，大数据项目关系着学员的动手能力和团队协作能力。魔据每隔一段时间都会购买国内外**新的大数据项目供学员们进行大数据实时操作，这样的真实项目都是花重金购买，提升学员的实战能力。很多面试官在面试时都比较注重人才操作过的项目，魔据这样的安排无疑是在帮助学员提升自身能力，不仅在履历上加分也在面试中夺得头筹，更有利于学员就业。也在无形中降低了大数据学习成本，这样算下来，你还觉着大数据培训班贵吗？贵当然会有贵的道理。
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。
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