诚然, 大数据技术发展日趋成熟, 企业对相关技术人才更是求贤若渴, 需求不断增加, 带来的必然是产出不断跟进. 学习大数据的学生数量不断增加, 产出优秀大数据技术人才的培训机构也是不断增加.
这其中有好的, 自然就有坏的, 今天我写这篇文章的目的就是, 告诫正在学习或者想要学习大数据的同学: 大数据课程真的很关键, 决定着自己能掌握什么样的技术, 掌握的技术是不是真的是企业现在所需, 如果你遇见下面这类大数据培训课程, 建议你赶紧撤!
虚假大数据课程: 各学科基础大杂烩, 真正大数据技术占比小.
此类大数据假课以基础概大全, 大讲 Linux 知识, Java 知识, 数据库知识, 真正涉及的大数据只有 Hadoop. 以上知识是大数据工程师所必须掌握, 但只是大数据的基础, 即 "皮毛", 做服务, 做开发的, 就算不是大数据工程师, 也必须掌握这部分的知识. 大数据开发培训, 不能将重点放在这些基础知识上面, 而减少大数据知识体系.
雾里看花, 水中望月, 难以分辨. 在这个践行丛林法则的社会里, 学生一旦受骗, 不仅要蒙受时间损失, 更有可能断送一个未来的大数据精英. 下面我们就带有志学子认识一下真实的大数据课程, 走上开发正途.
真正的大数据开发培训, 一定是包含 hadoop 生态体系和 spark 生态圈, 能够搭建 hadoop 系统架构和集群, 搭建 spark 架构, 构建 spark 集群, 处理 Spark SQL,sparkstreaming 问题, 传授 Java 语言, Scala,Python 语言脚本, Linux 常用命令等语言.
具体学习目录如下:
阶段一是 Java 语言基础, 此阶段是大数据刚入门阶段, 主要是学习一些 Java 语言的概念, 字符, 流程控制等
阶段二是 Linux 基础和 Hadoop 生态体系. 此阶段主要掌握 Linux 操作系统的灵活使用. 掌握大数据核心技术之一 --Hadoop 生态体系.
阶段三是分布式计算. 主要掌握 Scala 语言的使用, 各种数据结构, 同时还要深度讲解 spark 的一系列核心概念比如结构, 安装, 运行, 理论概念等. 还有 Storm 实时开发, Storm 主要用来处理实时计算的问题.
阶段四主要是实战项目案例, 这一时期应该将所有知识通汇贯通, 通过实战快速培养动手能力, 确保一定的工作能力.
阶段五是大数据分析相关的技术知识, 主要是讲解 Data Analyze 数据分析基础, 数据可视化, sklearn 中有三类朴素贝叶斯算法等等!
我们在行动, 揪出虚假大数据课程, 展示真正的大数据开发课程, 还大数据领域一片净土, 还学习大数据的同学一个公平!
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2867313.html