石家庄大数据课程培训大纲

只要课程谈论学习，它就离不开课程。也就是说，我们需要学习的知识和技术。课程设置是否合理，直接决定着学生的知识结构和学习效果。业内一些没有大数据背景的局外人进入大数据培训领域，以“热血”开设“大数据培训课程”获取投资。我曾经有两个学生，他们在培训机构学习了一半的知识后加入了我们班。原因是，在谈到Java的基础知识后，该机构教授的“大数据技术”只是一门数据库课程，与大数据无关。目前，这样的机构可能并不多。毕竟，大数据培训行业已经进入白热化竞争阶段。目前，从课程的角度来看，各院校所教授的课程可能相似，没有太大差异。此时，我们需要询问培训机构或在其官方网站上提供详细的课程内容作为参考，以确定和比较课程的黄金内容。针对这个问题，在这里是推荐大家去石家庄达内教育学习的

推动你现有岗位的发展

大数据+现有工作是一种趋势。当大数据到来时，您不需要在前端执行一些静态或缓存机制吗？使用hive和Hadoop进行可视化或后端对接会更有利吗？后端需要学习一些大数据。例如，高级Java需要分布式和缓存相关的数据存储和传输，如Kafka和zookeeper，以便在现有企业需要转换时可以直接进行。那么操作和维护呢？分布式集群运维，各大数据平台节点运维，这不是一种趋势吗？我什么都没学到。我认为目前的公司无法使用它。当公司需要的时候，你会的。这可能是一个晋升和加薪的好机会。

从世界500强、bat到初创企业，所有公司都需要数据人才。大多数公司的数据部门通常是一个扁平的层次模型，大致分为三个级别：数据分析师、高级研究员和部门主管。在小公司，它需要担任几个职位。一些特别强调大数据战略的互联网公司将设立其他高层职位，如阿里巴巴首席数据官。另一方面，大数据工程师对业务和产品的了解不亚于业务部门的员工，因此他们也可以求助于产品部门或营销部门，甚至可以晋升到公司的高级管理层。

数据算法工程师。

负责企业大数据产品数据挖掘算法和模型的设计，整合业务场景和模型算法；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发的模型算法构建和集成；D小组；制定并实施架构规范，如数据建模、数据处理和数据安全。所需知识包括：扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数理统计和常用算法；熟悉大数据生态，掌握常用的分布式计算框架和技术原理，如Hadoop、MapReduce、Yan、storm、spark等；熟悉Linux操作系统和shell编程，至少一次scala/Java/Python/C++/R等语言编程；熟悉大规模并行计算的基本原理，具备实现并行计算算法的基本能力。