怎么培训大数据工程师

编程没有捷径可言，或许天赋有点作用，但是不坚持长期练习，开发大脑，是不可能成为高手的。其次，程序语言基本上五花八门，多达上百种，到图书馆看看便知，而且很多软件自带就有一种开发语言，所以一定不可贪多。然后，主流的当然是C系语言，从C到C++到C#或者Java，这是一条基本路线，至于汇编语言除了计算机专业的人，一般不会去接触的。接下来讲讲应用范围：C语言适用于系统开发，比如操作系统，嵌入式编程，单片机编程等，比较底层；C++适用于大型桌面软件开发，几乎所有的大型桌面软件都是用C++开发出来的，由此可见，C++是一个非常强大的语言。C#适用于非计算机专业，以行业应用为主的人，因为不需要掌握太多的技巧，上手快，很受广大非计算机专业的人的欢迎，可以这么说，C#的出现改变了人们对于程序的恐惧，老少皆宜。Java就不用说了，如今风靡全球，适用于网络开发，手机开发，Java是应网络时代而生，所以学Java就是学Web开发，桌面软件还是C++的江上。，建议学习C++或者Java。

不少人想学大数据技术的时候，都会选择参加专业的培训，毕竟有老师指导去学习这门技术，总比自己一个人跌跌撞撞走弯路瞎摸索要好得多。于是乎，很多朋友就想知道，大数据课程对于新手来说难学吗?本文就详细讲讲，大数据课程对于新手来说难学吗，昌平计算机培训学校，解答大家心中的疑问。

1：要想知道难不难学，首先就要知道这门技术要学什么东西，所涵盖的知识面广不广。要想成为合格的大数据工程师，就需要精通Java、Scala开发，熟悉IO机制、网络通讯、多线程等基础知识框架，熟悉缓存、消息队列、索引查询等机制;熟悉LinuxUnix系统，有HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Mahout等相关开发经验;熟悉Hadoop、Spark等分布式框架，熟悉KafkaMetaq或其他类似等消息中间件。

2：除开以上技术之外，大数据工程师还需要熟悉核心java、sql程序的评审，熟悉大数据常用组件canal、kafka、sqoop、storm、ES;熟悉定量分析基本原理，会用SAS、R、SPSS、Python等统计工具等等。当你能够熟练掌握好这门技术后，找到好工作不难。

2：以上技术是比较复杂的，大家都能感受得到。但是去参加专业的培训的话，学起来还是比较轻松的。北大青鸟很多的新手学员，一点大数据基础都没有，都能够在专业的老师的指导下，5个月成为合格的大数据工程师。而后在就业老师一对一的辅助下，很快满意就业。

大大数据开发工程师要学习哪些课程大数据开发工程师要学习哪些大数据开发工程师要学习哪些课程

参加大数据开发培训需要掌握以下几个方向的内容。

阶段一：JavaSE基础核心

1、深入理解Java面向对象思想

2、掌握开发中常用基础API

3、熟练使用集合框架、IO流、异常

4、能够基于JDK8开发

阶段二：Hadoop生态体系架构

1、Linux系统的安装和操作

2、熟练掌握Shell脚本语法

3、Idea、Maven等开发工具的使用

4、Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用

5、Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优

6、Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应

阶段三：Spark生态体系架构

1、Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、RDD编程进阶、累加器和广播变量的使用和原理掌握、Spark SQL的编程掌握和如何自定义函数、Spark的内核源码详解（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优策略

2、DophineScheduler的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行

3、了解数据仓库建模理论，充分熟悉电商行业数据分析指标体系，快速掌握多种大数据技术框架，了解认识多种数据仓库技术模块

4、HBase和Phoenix的部署使用、原理架构讲解与企业级优化

5、开发工具Git&Git Hub的熟练使用

6、Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握

7、ElasticSearch的入门安装部署及调优

8、充分理解用户画像管理平台的搭建及使用、用户画像系统的设计思路，以及标签的设计流程及应用，初步了解机器学习算法

9、独立构建功能完全的企业级离线数据仓库项目，提升实战开发能力，加强对离线数据仓库各功能模块的理解认知，实现多种企业实战需求，累积项目性能调优经验

阶段四：Flink生态体系架构

1、熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、Window API 、状态函数、Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等

2、使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标

3、ClickHouse安装、使用及调优

4、项目实战。贴近大数据的实际处理场景，多维度设计实战项目，能够更广泛的掌握大数据需求解决方案，全流程参与项目打造，短时间提高学生的实战水平，对各个常用框架加强认知，迅速累积实战经验

5、可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的推荐算法等

6、采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的阿里云解决方案

阶段五：就业指导

1、从技术和项目两个角度按照企业面试、

2、熟悉CDH在生产环境中的使用

3、简历指导

以上为大数据培训所要掌握的内容，当然也可以尝试自学的。