大數(shù)據(jù)培訓學習時間一般是在4個月-5個月，每家機構(gòu)有所不同，難易程度也不同，根據(jù)每個人的基礎(chǔ)不同可能會有所差別。如需大數(shù)據(jù)培訓推薦選擇【達內(nèi)教育】。大數(shù)據(jù)是一項比較復(fù)雜的編程語言，學習大數(shù)據(jù)開發(fā)是需要一定的編程基礎(chǔ)，而且大數(shù)據(jù)是綜合性比較高的編程語言，零基礎(chǔ)學習大數(shù)據(jù)是比較困難，可以選擇大數(shù)據(jù)培訓班來學習，而且還能系統(tǒng)的學習大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)知識?！具_內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓班】三大優(yōu)勢：1、大數(shù)據(jù)云計算課程體系。內(nèi)容較全，技術(shù)深，涉及JavaEE架構(gòu)級技術(shù)，分布式高并發(fā)技術(shù)，云計算架構(gòu)技術(shù)，云計算技術(shù)，云計算架構(gòu)技術(shù)等。2、提供“云計算云主機”試驗環(huán)境。提供真實的大數(shù)據(jù)云計算開發(fā)部署環(huán)境，學員可以擁有幾十臺主機節(jié)點以完成開發(fā)部署試驗。3、O2O雙模式教學體驗。達內(nèi)強大的TMOOC+在線教學平臺，為學員提供線下學習，線上輔助的雙模式教學體驗。感興趣的話點擊此處，免費學習一下想了解更多有關(guān)大數(shù)據(jù)培訓的相關(guān)信息，推薦咨詢【達內(nèi)教育】。該機構(gòu)已從事19年IT技術(shù)培訓，并且獨創(chuàng)教學系統(tǒng)，1v1督學，跟蹤式學習，有疑問隨時溝通。該機構(gòu)26大課程體系緊跟企業(yè)需求，企業(yè)級項目，課程穿插大廠真實項目講解，對標企業(yè)人才標準，制定專業(yè)學習計劃，囊括主流熱點技術(shù)，助力學員更好的學習。達內(nèi)IT培訓機構(gòu),試聽名額限時搶購。

大數(shù)據(jù)開發(fā)0基礎(chǔ)要學得久一些，一般要達到大數(shù)據(jù)開發(fā)初級工程師的水平至少要6個月以上，以下介紹的課程主要針對零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)工程師每個階段進行通俗易懂簡易介紹，方面大家更好的了解大數(shù)據(jù)學習課程。課程框架是科多大數(shù)據(jù)的零基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)工程師課程。一、 第一階段：靜態(tài)網(wǎng)頁基礎(chǔ)(HTML+CSS)1. 難易程度：一顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：html常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態(tài)頁面的設(shè)計制作方式等4. 描述如下：從技術(shù)層面來說，該階段使用的技術(shù)代碼很簡單、易于學習、方便理解。從后期課程層來說，因為我們重點是大數(shù)據(jù)，但前期需要鍛煉編程技術(shù)與思維。經(jīng)過我們多年開發(fā)和授課的項目經(jīng)理分析，滿足這兩點，目前市場上最好理解和掌握的技術(shù)是J2EE，但J2EE又離不開頁面技術(shù)。所以第一階段我們的重點是頁面技術(shù)。采用市場上主流的HTMl+CSS。二、 第二階段：JavaSE+JavaWeb1. 難易程度：兩顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：java基礎(chǔ)語法、java面向?qū)ο?類、對象、封裝、繼承、多態(tài)、抽象類、接口、常見類、內(nèi)部類、常見修飾符等)、異常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務(wù)、分布式事務(wù))JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設(shè)計模式4. 描述如下：稱為Java基礎(chǔ)，由淺入深的技術(shù)點、真實商業(yè)項目模塊分析、多種存儲方式的設(shè)計與實現(xiàn)。該階段是前四個階段最最重要的階段，因為后面所有階段的都要基于此階段，也是學習大數(shù)據(jù)緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團隊開發(fā)、產(chǎn)出具有前后臺(第一階段技術(shù)+第二階段的技術(shù)綜合應(yīng)用)的真實項目。三、 第三階段：前端框架1. 難易程序：兩星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)：64課時3. 主要技術(shù)包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、新特性、SVN、Maven、easyui4. 描述如下：前兩個階段的基礎(chǔ)上化靜為動，可以實現(xiàn)讓我們網(wǎng)頁內(nèi)容更加的豐富，當然如果從市場人員層面來說，有專業(yè)的前端設(shè)計人員，我們設(shè)計本階段的目標在于前端的技術(shù)可以更直觀的鍛煉人的思維和設(shè)計能力。同時我們也將第二階段的高級特性融入到本階段。使學習者更上一層樓。四、 第四階段：企業(yè)級開發(fā)框架1. 難易程序：三顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術(shù)nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和熱備、MySQL讀寫分離4. 描述如下：如果將整個JAVA課程比作一個糕點店，那前面三個階段可以做出一個武大郎燒餅(因為是純手工-太麻煩)，而學習框架是可以開一個星巴克(高科技設(shè)備-省時省力)。從J2EE開發(fā)工程師的任職要求來說，該階段所用到的技術(shù)是必須掌握，而我們所授的課程是高于市場(市場上主流三大框架，我們進行七大框架技術(shù)傳授)、而且有真實的商業(yè)項目驅(qū)動。需求文檔、概要設(shè)計、詳細設(shè)計、源碼測試、部署、安裝手冊等都會進行講解。五、 第五階段： 初識大數(shù)據(jù)1. 難易程度：三顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：大數(shù)據(jù)前篇(什么是大數(shù)據(jù)，應(yīng)用場景，如何學習大數(shù)據(jù)庫，虛擬機概念和安裝等)、Linux常見命令(文件管理、系統(tǒng)管理、磁盤管理)、Linux Shell編程(SHELL變量、循環(huán)控制、應(yīng)用)、Hadoop入門(Hadoop組成、單機版環(huán)境、目錄結(jié)構(gòu)、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop)、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發(fā)工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce應(yīng)用(中間計算過程、Java操作MapReduce、程序運行、日志監(jiān)控)、Hadoop高級應(yīng)用(YARN框架介紹、配置項與優(yōu)化、CDH簡介、環(huán)境搭建)、擴展(MAP 端優(yōu)化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,權(quán)限管理命令,AWK 與 SED命令)4. 描述如下：該階段設(shè)計是為了讓新人能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)有一個相對的大概念怎么相對呢?在前置課程JAVA的學習過后能夠理解程序在單機的電腦上是如何運行的。現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)呢?大數(shù)據(jù)是將程序運行在大規(guī)模機器的集群中處理。大數(shù)據(jù)當然是要處理數(shù)據(jù)，所以同樣，數(shù)據(jù)的存儲從單機存儲變?yōu)槎鄼C器大規(guī)模的集群存儲。(你問我什么是集群?好，我有一大鍋飯，我一個人可以吃完，但是要很久，現(xiàn)在我叫大家一起吃。一個人的時候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)那么大數(shù)據(jù)可以初略的分為： 大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)處理所以在這個階段中呢，我們課程設(shè)計了大數(shù)據(jù)的標準：HADOOP大數(shù)據(jù)的運行呢并不是在咋們經(jīng)常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是現(xiàn)在使用最廣泛的系統(tǒng)：LINUX。六、 第六階段：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫1. 難易程度：四顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Hive入門(Hive簡介、Hive使用場景、環(huán)境搭建、架構(gòu)說明、工作機制)、Hive Shell編程(建表、查詢語句、分區(qū)與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級應(yīng)用(DISTINCT實現(xiàn)、groupby、join、sql轉(zhuǎn)化原理、java編程、配置和優(yōu)化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級特性(讀寫流程、數(shù)據(jù)模型、模式設(shè)計讀寫熱點、優(yōu)化與配置)4. 描述如下：該階段設(shè)計是為了讓大家在理解大數(shù)據(jù)如何處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)的同時。簡化咋們的編寫程序時間，同時提高讀取速度。怎么簡化呢?在第一階段中，如果需要進行復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)挖掘，自行編寫MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)倉庫。這里有一個關(guān)鍵字，數(shù)據(jù)倉庫。我知道你要問我，所以我先說，數(shù)據(jù)倉庫呢用來做數(shù)據(jù)挖掘分析的，通常是一個超大的數(shù)據(jù)中心，存儲這些數(shù)據(jù)的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫通常用作實時的在線業(yè)務(wù)?？傊跀?shù)據(jù)倉庫分析數(shù)據(jù)呢速度是相對較慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，學習起來相對簡單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基于大數(shù)據(jù)的SQL查詢工具，這一階段呢還包括HBASE，它為大數(shù)據(jù)里面的數(shù)據(jù)庫。納悶了，不是學了一種叫做HIVE的數(shù)據(jù)“倉庫”了么?HIVE是基于MR的所以查詢起來相當慢，HBASE呢基于大數(shù)據(jù)可以做到實時的數(shù)據(jù)查詢。一個主分析，另一個主查詢七、 第七階段：實時數(shù)據(jù)采集1. 難易程序：四顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：Flume日志采集，KAFKA入門(消息隊列、應(yīng)用場景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區(qū)、主題、接受者、發(fā)送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發(fā)、Shell調(diào)試)、KAFKA高級使用(java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項目)、數(shù)據(jù)可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(設(shè)計思想、應(yīng)用場景、處理過程、集群安裝)、STROM開發(fā)(STROM MVN開發(fā)、編寫STORM本地程序)、STORM進階(java開發(fā)、主要配置、優(yōu)化項目)、KAFKA異步發(fā)送與批量發(fā)送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多并發(fā)優(yōu)化4. 描述如下：前面的階段數(shù)據(jù)來源是基于已經(jīng)存在的大規(guī)模數(shù)據(jù)集來做的，數(shù)據(jù)處理與分析過后的結(jié)果是存在一定延時的，通常處理的數(shù)據(jù)為前一天的數(shù)據(jù)。舉例場景：網(wǎng)站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時征信，遇到這些場景基于前一天的數(shù)據(jù)分析出來過后呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數(shù)據(jù)采集與分析。主要包括了：FLUME實時數(shù)據(jù)采集，采集的來源支持非常廣泛，KAFKA數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)接收與發(fā)送，STORM實時數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)處理秒級別八、 第八階段：SPARK數(shù)據(jù)分析1. 難易程序：五顆星2. 課時量(技術(shù)知識點+階段項目任務(wù)+綜合能力)3. 主要技術(shù)包括：SCALA入門(數(shù)據(jù)類型、運算符、控制語句、基礎(chǔ)函數(shù))、SCALA進階(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、類、對象、特質(zhì)、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用(高階函數(shù)、科里函數(shù)、偏函數(shù)、尾迭代、自帶高階函數(shù)等)、SPARK入門(環(huán)境搭建、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、運行模式)、Spark數(shù)據(jù)集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習)、SPARK高級應(yīng)用(系統(tǒng)架構(gòu)、主要配置和性能優(yōu)化、故障與階段恢復(fù))、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隱式轉(zhuǎn)化高級特性4. 描述如下：同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大規(guī)模數(shù)據(jù)集相對來說還是挺慢的，包括機器學習，人工智能等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產(chǎn)品，怎么替代呢? 先說他們的運行機制，HADOOP基于磁盤存儲分析，而SPARK基于內(nèi)存分析。我這么說你可能不懂，再形象一點，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基于SCALA語言開發(fā)的，當然對SCALA支持最好，所以課程中先學習SCALA開發(fā)語言。在科多大數(shù)據(jù)課程的設(shè)計方面，市面上的職位要求技術(shù)，基本全覆蓋。而且并不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到后就是一個完整的大數(shù)據(jù)項目流程，一環(huán)扣一環(huán)。比如從歷史數(shù)據(jù)的存儲，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實時的數(shù)據(jù)存儲(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。

培訓時間要根據(jù)每位同學的吸收情況來看，能力強的會比較快，一般來說3-6個月。大數(shù)據(jù)挖掘工程師的課程內(nèi)容涉獵很多，包括JavaSE 開發(fā)、JavaEE開發(fā)、并發(fā)編程實戰(zhàn)開發(fā)、Linux精講、Hadoop 生態(tài)體系、Python 實戰(zhàn)開發(fā)、Storm 實時開發(fā)、Spark 生態(tài)體系、ElasticSearc、Docker容器引擎、機器學習、超大集群調(diào)優(yōu)、大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)等。如果想要全部掌握以上的知識，必須要進行系統(tǒng)的學習，建議報名相關(guān)的專業(yè)機構(gòu)進行線上或者線下課程的學習。同時，學成之后大數(shù)據(jù)工程師的就業(yè)前景還是很明朗的，在薪酬待遇也是很有優(yōu)勢的，因為大數(shù)據(jù)工程師在IT類職業(yè)中比較稀缺的，收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中，有10％都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的，且比例還在上升。想了解數(shù)據(jù)挖掘工程師的相關(guān)內(nèi)容課程，推薦上CDA數(shù)據(jù)分析師的課程。課程培養(yǎng)學員硬性的數(shù)據(jù)挖掘理論與Python數(shù)據(jù)挖掘算法技能的同時，還兼顧培養(yǎng)學員軟性數(shù)據(jù)治理思維、商業(yè)策略優(yōu)化思維、挖掘經(jīng)營思維、算法思維、預(yù)測分析思維，全方位提升學員的數(shù)據(jù)洞察力。點擊預(yù)約免費試聽課。

一般要4個月，以下是部分課表，可看下

大數(shù)據(jù)分析偏產(chǎn)品職位，一般不是技術(shù)崗位。技術(shù)崗位叫數(shù)據(jù)挖掘，又分為做模型和用模型的。做模型對數(shù)據(jù)要求非常高，如果自己不是這塊料那就別去做，又痛苦又做不出東西來；絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘都是用模型，這個門檻就低多了。另外還有專門做大數(shù)據(jù)平臺的，比如hadoop,spark這些，偏工程。

一般大數(shù)據(jù)的學習方式有兩種：

線下脫產(chǎn)學習，線上視頻教學。如果是0基礎(chǔ)學員參加線下脫產(chǎn)班學習的話，大多數(shù)培訓機構(gòu)都是6個月左右的周期。

大數(shù)據(jù)的學習有一定難度，對于0基礎(chǔ)的小白來說，一定要細心、耐心，認真聽課，多多練習。大數(shù)據(jù)的薪資待遇是比較可觀的，目前大數(shù)據(jù)開發(fā)招聘還是以技術(shù)為主，大數(shù)據(jù)需要學習hadoop、spark、storm、超大集群調(diào)優(yōu)、機器學習、并發(fā)編程等，加米谷的具體如下：

Java，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：Linux基礎(chǔ)、Maven基礎(chǔ)

HDFS分布式文件系統(tǒng)

MapReduce分布式計算模型+Yarn分布式資源管理器+Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)

Hbase分布式數(shù)據(jù) 庫+Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫

FlumeNG分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)+Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)

Scala大數(shù)據(jù)黃金語言+kafka分布式總線系統(tǒng)

SparkCore大數(shù)據(jù)計算基石+SparkSQL數(shù)據(jù)挖掘利器+SparkStreaming流式計算平臺

SparkMllib機器學習平臺+SparkGraphx圖計算平臺

大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)