介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)基礎(chǔ)知識，包括大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)處理模型、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)、大數(shù)據(jù)時代面臨的新挑戰(zhàn)、NoSQL數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流計算、圖計算和Google Dremel等。

互聯(lián)網(wǎng)時代已經(jīng)到了數(shù)據(jù)分析并且決定發(fā)展走向，所以關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析以及大數(shù)據(jù)的收集整理，以及之后針對數(shù)據(jù)做出的人工智能反映！

資料顯示，未來3到5年，國內(nèi)數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師等人才缺口將達到級別。在大數(shù)據(jù)人才緊缺的情況下，想要快速學(xué)習(xí)，抓住大數(shù)據(jù)風(fēng)口，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程班成為熱門的選擇之一。

眾多培訓(xùn)公司推出大數(shù)據(jù)培訓(xùn)就業(yè)班，依托雄厚的技術(shù)實力和行業(yè)經(jīng)驗、聚積業(yè)界精英，在教學(xué)模式、課程輔導(dǎo)、就業(yè)保障等方面都擁有獨特的優(yōu)勢，通過培訓(xùn)學(xué)習(xí)階段助學(xué)員快速提升，輕松成為業(yè)界精英。

課程基礎(chǔ)階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。
大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)課程-大數(shù)據(jù)分析的幾個方面：
1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數(shù)據(jù)挖掘算法：大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法。
3、預(yù)測性分析：從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學(xué)的建立模型，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。
4、語義引擎：需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理：能夠保證分析結(jié)果的真實性