　　想要學習大數(shù)據(jù)技術(shù)的初學者，總是將“大數(shù)據(jù)要學什么?”掛在嘴邊，為了讓哪些還未深入到大數(shù)據(jù)行業(yè)的零基礎學員更全面的了解大數(shù)據(jù)學習的內(nèi)容，下面小編特意找齊了千鋒大數(shù)據(jù)培訓的課程大綱內(nèi)容，下面我們就來一起看看大數(shù)據(jù)到底學些什么內(nèi)容?

　　第一階段：Java語言基礎階段

　　1.1 Java編程語言基本概述

　　1.2 Java基礎語法

　　1.3 面向?qū)ο缶幊?/p>

　　1.4 面向?qū)ο蟾呒壘幊?/p>

　　1.5 Java中的常用類庫

　　1.6 枚舉和異常類

　　1.7 Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和集合框架泛型

　　1.8 Java中的IO流

　　1.9 Java中的多線程

　　1.10 Java中網(wǎng)絡編程和反射

　　1.11 Java8新特性

　　1.12 Java基礎加強

　　第二階段：Linux系統(tǒng)&Hadoop生態(tài)體系

　　2.1 Linux入門

　　2.2 常用基本命令

　　2.3 系統(tǒng)管理

　　2.4 Linux操作增強

　　2.5 Linux shell編程

　　2.6 Hadoop生態(tài)

　　2.7 分布式系統(tǒng)概述

　　2.8 Hadoop入門

　　2.9 Hadoop偽分布式

　　2.10 Hadoop全分布式

　　2.11 HDFS基本概念

　　2.12 HDFS的應用開發(fā)

　　2.13 HDFS的IO流操作

　　2.14 NameNode工作機制

　　2.15 DataNode工作機制

　　2.16 Zookeeper入門

　　2.17 Zookeeper詳解

　　2.18 HA框架原理

　　2.19 Hadoop-HA集群配置

　　2.20 MapReduce框架原理

　　2.21 Shuffle機制

　　2.22 Mapreduce案例一

　　2.23 Mapreduce案例二

　　2.24 Hive入門

　　2.25 Hive DDL數(shù)據(jù)定義

　　2.26 Hive分區(qū)表

　　2.27 Hive分桶表

　　2.28 Hive查詢

　　2.29 Hive的高級查詢Join與排序

　　2.30 Hive的函數(shù)

　　2.31 Hive DML數(shù)據(jù)管理

　　2.32 Hive文件存儲

　　2.33 Hive企業(yè)級調(diào)優(yōu)

　　2.34 Hive企業(yè)級調(diào)優(yōu)二

　　2.35 Hive企業(yè)級項目實戰(zhàn)

　　2.36 Flume詳解

　　2.37 Sqoop詳解

　　2.38 Hbase概念

　　2.39 Hbase的操作

　　2.40 Hbase整合

　　2.41 Hbase的實戰(zhàn)和優(yōu)化

　　第三階段分布式計算框架

　　3.1 scala

　　3.2 Spark Core

　　3.3 Spark SQL

　　3.4 Spark Streaming

　　3.5 kafka

　　3.6 ElasticSearch

　　3.7 Logstash

　　3.8 Kibana

　　3.9 Kibana

　　第四階段大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)項目

　　4.1 互金領(lǐng)域-廣告投放

　　項目介紹：構(gòu)建廣告投放平臺，進行廣告投放業(yè)務，吸引潛在客戶，推廣產(chǎn)品，包含投放微服務平臺、競價模塊、客戶群體畫像、千人千面推薦產(chǎn)品。

　　4.2 電商平臺

　　項目介紹：埋點業(yè)務，進行用戶細分畫像、建立信用體系、進行線上各類活動。

　　4.3 共享單車

　　項目介紹：依據(jù)用戶行為軌跡構(gòu)成出行規(guī)律，根據(jù)用戶群體出行規(guī)律、區(qū)域情況等動態(tài)調(diào)度用車情況。

　　4.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)

　　項目介紹：國家電網(wǎng)_省級輸/變電監(jiān)控項目：監(jiān)控線路的傳感設備，確保設備安全、降低故障成本，動態(tài)監(jiān)控線路、變電站二次設備工作情況、報警自動化。

　　4.5 交通

　　項目介紹：貴州交通廳，交通離線/實時監(jiān)控項目：通過交通卡口采集實時數(shù)據(jù)，動態(tài)監(jiān)控全省各道路通行和事故狀況，避免擁堵、避免交通事故、精準測速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案、預測擁堵系數(shù)，為各級提供最優(yōu)道路規(guī)劃方案。

　　4.6 旅游

　　項目介紹：安順智慧旅游，整合各類旅游相關(guān)應用系統(tǒng)及信息資源，在公安、交通、工商等相關(guān)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)信息共享、協(xié)同合作，共同打造良性的旅游云生態(tài)系統(tǒng)。

　　4.7 醫(yī)療

　　項目介紹：某市人民醫(yī)院，隨著老年化的持續(xù)增加，患病率越來越高。增加大數(shù)據(jù)平臺，采集醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)，提高診斷的準確性，預防一些疾病的發(fā)生，監(jiān)控相關(guān)病情康復進展，真正實現(xiàn)解決看病難，降低發(fā)病率等。

　　第五階段大數(shù)據(jù)分析

　　5.1 Data Analyze數(shù)據(jù)分析基礎

　　5.2 工作環(huán)境準備

　　5.3 數(shù)據(jù)可視化的概念與準則

　　5.4 Python機器學習

　　5.5 選擇模型

　　5.6 構(gòu)建樹的過程

　　5.7 網(wǎng)格搜索

　　5.8 sklearn中有三類樸素貝葉斯算法

　　5.9 顏色特征

　　5.10 手寫數(shù)字識別

　　5.11 文本的基本組成