1.大数据都需要掌握什么在哪里学？
2.优就业的大数据课程会学到哪些技术呢？
3.大数据培训到底是培训什么
4.大数据需要学习那些内容？学完之后可以做哪些工作？
5.女生如果学大数据怎么样？
6.Java和大数据之间的关系什么呢，哪个学习比较好？
7.选大数据培训要考虑哪些问题？
大数据都需要掌握什么在哪里学？
大数据课程：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据专储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
优就业的大数据课程会学到哪些技术呢？
优就业的大数据培训课程总共有六个阶段，分别为：Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系、项目实战+机器学习、就业指导。
第一阶段Java基础，主要知识点有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统。
第二阶段JavaEE核心，主要知识点有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git。
第三阶段Hadoop生态体系，主要知识点有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban Hue、智慧农业数仓分析平台。
第四阶段Spark生态体系，主要知识点有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。
第五阶段项目实战+机器学习，主要知识点有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。
第六阶段为就业指导，主要有企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘，帮助学员快速就业。
大数据培训到底是培训什么
一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统
二、数据开发:
1、数据分析与挖掘
一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。
大数据培训一般是指大数据开发培训。
大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、大数据开发
数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；
课程学习一共分为六个阶段：
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大数据需要学习那些内容？学完之后可以做哪些工作？
不同的大数据培训机构培训的课程内容也是不同的，但是比较好的大数据培训机构一般是根据企业需求来研发课程内容的，所以比较好的大数据培训课程中包含的知识点是差不多的，今天小编就以优就业大数据培训课程为例来给大家讲讲大数据培训什么内容，培训完都可以从事什么工作?
优就业的大数据培训课程内容主要有六个阶段，分别为第一阶段Java基础、第二阶段JavaEE核心、第三阶段Hadoop生态体系、第四阶段Spark生态体系、第五阶段项目实战+机器学习、第六阶段就业指导等。下面小编来详细说说每个阶段具体的学习内容。
第一阶段Java基础主要知识点有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统等。
第二阶段JavaEE核心主要知识点有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git等。
第三阶段Hadoop生态体系包含的知识点主要有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、、Hue、智慧农业数仓分析平台等
第四阶段Spark生态体系的主要知识点有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink等。
第五阶段项目实战+机器学习的核心知识点有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习等。
第六阶段就业指导则是在学员学完课程内容后提供模拟面试、就业推荐等服务，帮助学员尽快就业。
学完全部大数据培训课程内容后，学员出来找工作可以找大数据运维师、大数据开发师等岗位。
女生如果学大数据怎么样？
首先，女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。
大数据领域的岗位可以简单地划分为两大类，一类是研发型岗位，或者叫做创新型岗位，另一类是应用型岗位，或者叫技能型岗位。研发型岗位的难度比较大，往往需要从业者具有扎实的知识基础，同时要掌握一系列研究方法，对于工作环境也有相对较高的要求，比如需要较强的算力和数据支撑。
目前大数据领域的研发级岗位往往对于从业者的学历有较高的要求，不少人通过读研获得了研发级岗位，目前有不少女生在读研时，会选择大数据相关方向。从2019年的秋招来看，大数据领域的岗位相对比较多，可以选择的空间也比较大。
相对于研发级岗位来说，应用级岗位的学习难度要相对低很多，即使没有计算机知识基础，经过一个系统的学习过程，往往也能够从事一些大数据领域的岗位，比如数据采集、数据清洗、数据分析等岗位都比较适合女生来从事。
所以，在选择学习大数据知识的时候，应该根据自身的知识基础和能力特点来选择学习路线。
Java和大数据之间的关系什么呢，哪个学习比较好？
优就业大数据培训课程以Java语言夯实基础，学习Hadoop生态体系、Spark生态体系，融入大数据智慧农业数仓、交通领域汽车流量监控项目、高铁智能检测系统等高端项目作为实训内容，帮助学员对大数据知识融会贯通，成长为真正的大数据人才。优就业大数据培训课程内容主要有以下5个阶段：
第一阶段Java基础：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统;
第二阶段JavaEE核心：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git;
第三阶段Hadoop生态体系：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台;
第四阶段Spark生态体系：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink;
第五阶段项目实战+机器学习：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。
选大数据培训要考虑哪些问题？
选择大数据培训机构，首先要考虑的是口碑情况，好的大数据培训机构口碑都是比较不错的，除了口碑再了解一下机构的师资力量、课程体系、就业情况等等方面，多对比几家机构，了解一下讲师的实战经验，课程的广度和深度，课程多长时间更新一次，是不是紧跟企业的需求，等等你可以去实地考察，试听几天，希望你早日学有所成。
