大数据基础培训

杭州和盈教育是专业从事软件人才培训的职业培训机构，培训讲师由具有丰富经验的*软件工程师组成。

杭州和盈教育培养熟练掌握软件开发技能、具备较高软件工程能力的、能适应大中型软件企业实际需求的软件从业人才，努力成为高素质、实用型软件人才的培养基地，致力于成为*IT人力资源解决方案令人满意的提供者。

以下是有关和盈教育大数据工程师实训课程相关介绍以及大数据工程师实训资讯动态...

　　什么是大数据工程师？
　　大数据聚焦三大方向：大数据系统研发类， 大数据应用开发类和大数据分析类
　　所谓大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
　　科多大数据培训学习，想学就学，一步到位！工信部授权基地，专项技术认证！多年技术积淀， 大数据公司控股！师资力量雄厚，专业的技术背景！给就业多加一重保障。
　　大数据分析课程
　　数据分析主要学习以下课程：统计学、市场分析方法、统计分析工具SPSS、数据产品设计、数据管理MySQL、商业智能平台Tableau、机器学习原理...
　　大数据零基础课程
　　大数据课程从JAVA语言和linux操作系统入门知识入手，系统介绍Hadoop HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境...
　　大数据提高班课程
　　大数据提高课程从linux操作系统入门知识入手，系统介绍Hadoop HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和hadoop的生态环境，搭配项目实战...

　　大数据工程师的必备技能
　　一、数据可视化
　　R不仅是编程语言，同时也R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。在此，推荐大家看一本书，这本书叫做《R数据可视化手册》。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者*绘图系统实现数据可视化。书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。
　　Python 出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面*主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。
　　ECharts和D3.js 是基于HTML5 的两个纯Javascript图表库，它们提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。其拥有混搭图表、拖拽重计算、制作数据视图、动态类型切换、图例开关、数据区域选择、值域漫游、多维度堆积等非常丰富的功能。
　　Excel中大量的公式函数可以应用选择，使用Microsoft Excel可以执行计算，分析信息并管理电子表格或网页中的数据信息列表与数据资料图表制作，可以实现许多方便的功能，带给使用者方便。事实上，Excel完全可以满足大家日常工作中图表制作和数据可视化的需求，所以，想要进入大数据行业，学好Excel是基础。
　　二、机器学习
　　机器学习的基础包括聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类和神经网络。这些基础知识光是听到名字就觉得深不可测，但是如果具备了统计学和概率学的基础知识，就能够轻松掌握这些高深莫测的名词。因此，建议在进行机器学习之前，先进行统计学和概率学的学习是非常有必要的。
　　完成了统计学和概率学的基础学习之后，之后就可以选择一两款机器学习工具来实战练习了，谷歌的TensorFlow和百度的百度大脑都是非常优秀的机器学习框架。
　　三、算法
　　对于程序员来说算法并不会太陌生，首先要了解什么是数据结构，它包括栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、B树。之后就要学习常用算法了，常用算法包括：排序（插入排序、桶排序、堆排序、快速排序）、*子数组、*长公共子序列、*短路径和矩阵的存储运算。

　　大数据工程师实训Storm及Trident
　　在流计算框架中，目前人气*高，应用*广泛的要数Storm。这是由于Storm具有简单的编程模型，且支持Java、Ruby、Python等多种开发语言。Storm也具有良好的性能，在多节点集群上每秒可以处理上百万条消息。Storm在容错方面也设计得很优雅。下面介绍Storm确保消息可靠性的思路。
　　在DAG模型中，确保消息可靠的难点在于，原始数据被当前的计算节点成功处理后，还不能被丢弃，因为它生成的数据仍然可能在后续的计算节点上处理失败，需要由该消息重新生成。而如果要对消息在各个计算节点的处理情况都作跟踪记录的话，则会消耗大量资源。
　　Storm的解决思路，是为每条消息分派一个ID作为*性标识，并在消息中包含原始输入消息的ID。同时用一个响应中心（Acker）维护每条原始输入消息的状态，状态的初值为该原始输入消息的ID。每个计算节点成功执行后，则把输入和输出消息的ID进行异或，再异或对应的原始输入消息的状态。由于每条消息在生成和处理时分别被异或一次，则成功执行后所有消息均被异或两次，对应的原始输入消息的状态为0。因此当状态为0后可安全清除原始输入消息的内容，而如果超过指定时间间隔后状态仍不为0，则认为处理该消息的某个环节出了问题，需要重新执行。

　　大数据工程师其他类型的框架
　　除了上面介绍的几种类型的框架外，还有一些目前还不太热门但具有重要潜力的框架类型。图计算是DAG之外的另一种迭代式计算模型，它以图论为基础对现实世界建模和计算，擅长表达数据之间的关联性，适用于PageRank计算、社交网络分析、推荐系统及机器学习。这一类框架有Google Pregel、Apache Giraph、Apache Hama、PowerGraph、，其中PowerGraph是这一领域目前*杰出的代表。很多图数据库也内置图计算框架。
　　另一类是增量计算框架，探讨如何只对部分新增数据进行计算来极大提升计算过程的效率，可应用到数据增量或周期性更新的场合。这一类框架包括Google Percolator、Microsoft Kineograph、阿里Galaxy等。
　　另外还有像Apache Ignite、Apache Geode（GemFire的开源版本）这样的高性能事务处理框架。