大数据培训资料，大数据培训学习文档

       互联网鱼龙混杂，网上大部分的大数据培训资料都不专业，而且不完整，这里主要介绍一下业内比较权威的大数据培训资料，仅供大家参考：
       一、课程背景
       随着大数据的发展，与国家对于大数据发展的大力支持，越来越多的企业都开始发展大数据产业，大数据无处不在。这就要求大量的人来参与到大数据技术的发展，国内所有院校几乎都没有大数据专业，大学毕业生无法满足企业的大数据用人要求，而从国外大数据企业回来的技术人员少之又少。因此有了大数据培训，但是大数据技术相对比较复杂，大数据的培训更是需要领域内专业的人才来授课，所以不是所有的大数据培训机构都是真正的大数据培训，这一点大家要注意。
       二、课程简介
       大数据培训课程，主要以北美大数据课程体系核心，引用全球最大大数据hadoop技术厂商cloudera大数据标准，结合国内大数据发展与企业需求，研发最适合大学毕业生及在职转型人员学习的课程体系。
       三、课程大纲
       大数据开发的课程内容：
       第一阶段课程：JavaSE开发
       第二阶段课程：JavaEE开发
       第三阶段课程：并发编程实战开发
       第四阶段课程：Linux精讲
       第五阶段课程：Hadoop生态体系
       第六阶段课程：Python实战开发
       第七阶段课程：Storm实时开发
       第八阶段课程：Spark生态体系
       第九阶段课程：ElasticSearch
       第十阶段课程：Docker容器引擎
       第十一阶段课程：机器学习
       第十二阶段课程：超大集群调优
       第十三阶段课程：大数据项目实战
       大数据可视化分析的课程内容：
       第一阶段课程：WEB前端实战开发
       第二阶段课程：数据库实战
       第三阶段课程：Python实战开发
       第四阶段课程：Echart数据分析
       第五阶段课程：D3大数据分析
       第六阶段课程：BI平台大数据分析
       第七阶段课程：SmartBI大数据分析
       第八阶段课程：Sap Design Studio大数据分析
       第九阶段课程：Tableau大数据分析
       第十阶段课程：R语言大数据分析
       第十一阶段课程：七大行业数据建模可视化分析
       第十二阶段课程：大数据可视化分析项目实战
       四、实战项目
       以企业级项目为目标，将企业级标准项目进行阶段性的拆分，结合教学目标，研发成阶段式完整项目。整个课程围绕多个大型企业项目实战的阶段小项目进行贯穿，主要项目有：
       1.互联网电商数据爬虫项目
       2.高频数据实时处理项目
       3.某大型网站日志分析项目
       4.移动业务感知项目
       5.用户画像分析系统项目
       6.实时非法网站监测系统项目
       五、学习方式
       主要学习方式为面授学习，面授学习对于大数据技术的学习是最科学的方式，大数据技术相对比较复杂，只有面授才能掌握大数据技术。
       六、学习周期
       学习周期为5个月，这是科学完备的学习时间划分，这样的时间才是合理的，时间太短学习不够深入，无法到达企业级标准，时间太长就不能快速的进入大数据这个行业进行。因此5个月是最为科学的。
       七、就业方向
       就业方向有很多，按照大数据职位划分有：大数据开发工程师、大数据运维工程师、大数据架构师、hadoop开发工程师、大数据科学家、大数据实施顾问、大数据可视化工程师、大数据分析师、大数据挖掘师、大数据产品经理、大数据云计算开发等等职位，大数据的职位是非常丰富的，而且随着大数据的发展，其职位会更加的细化。
       以上就是业内专业的大数据培训资料（内容来自光环大数据官网），无论是自学还是作为选择大数据培训机构的参考，这都是一个非常好的标准。更多详细内容可以访问光环大数据官网。