大數(shù)據(jù)作為近幾年的熱點新興技術領域，受到的關注不可謂是不多，而想要入行做大數(shù)據(jù)，首先要滿足專業(yè)技術門檻。很多人0基礎小白，因此選擇大數(shù)據(jù)培訓來進行學習提升。那么今天我們就來聊聊，大數(shù)據(jù)培訓班一般要學習哪些內(nèi)容?難度大不大?

大數(shù)據(jù)技術體系龐雜，基礎技術覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、NOSQL數(shù)據(jù)庫、多模式計算(批處理、在線處理、實時流處理、內(nèi)存處理)、多模態(tài)計算(圖像、文本、視頻、音頻)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。

對于0基礎學習者，我們的建議是，應用切入、以點帶面，先從一個實際的應用領域需求，搞定一個一個技術點，有一定功底之后，再舉一反三橫向擴展，建立起完善的大數(shù)據(jù)技術知識體系。

大數(shù)據(jù)學習內(nèi)容：

1、Java編程技術

Java編程技術是大數(shù)據(jù)學習的基礎，主流的大數(shù)據(jù)開源框架，其編程都離不開Java。

2、Linux命令

大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進行的，Linux基礎操作命令以及Shell編程，也是大數(shù)據(jù)學習的重要組成部分。

3、大數(shù)據(jù)相關框架和組件

常用的大數(shù)據(jù)開發(fā)框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，開發(fā)框架搭建應用架構前需要先弄明白其原理和應用場景，這是基本的要求。

Hadoop，已幾乎與大數(shù)據(jù)劃上了等號，超過20個生態(tài)圈組件，共同完成面向高度擴展的分布式計算。

Spark，作為MapReduce之外的一種選擇，后來居上，成為MapReduce的替代者，受到行業(yè)主流的歡迎。

Storm，提供了實時處理大數(shù)據(jù)的功能(不像Hadoop只提供批任務處理)。其用戶包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等頭部企業(yè)。

Flink，流式處理系統(tǒng)，新興熱門框架，尤其受到阿里青睞，近幾年在國內(nèi)的發(fā)展很好。

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