想问问大数据技术有哪些培训机构？

现在这类前景不错，大数据行业随之很多企业开始真正重视百数据，真正期望从数据中挖

掘价值。目前这类培度训中心选择也更丰富起来，从整体的教学实力和回口碑情况来看，CDA

数据分析师的课程更丰富些，教学质量也更好。报答名前可以去看看。

现在大数据培训有知很多啊，因为现在大数据方向是目前的主流，所有软建都趋向于大数据，发展形势大好，各地的培训机构也遍地开花，我当时学的时候也纠结了很久，跑了好多学校实地考察试听，最后选择道了光环大数据，师资力量和强大的研发团队，关注技巧与方法，注重原理与实战，能够为我内们提供真实集群、提供一线互联网企业真实大数据项目，还与阿里、百度、华为京东等大型企业达成合作，毕业之容后通过学校也找到了满意的工作。

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoopmapreducehdfsyarn：hadoop：Hadoop概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：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。

大数据(bigdata,megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：

第一，数据体量巨大

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多

前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三，价值密度低

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快

1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据的学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如下体系：

第一阶段

COREJAVA（加**的需重点熟练掌握，其他掌握）

Java基础**

数据类型，运算符、循环，算法，顺序结构程序设计，程序结构，数组及多维数组

面向对象**

构造方法、控制符、封装

继承**

多态**

抽象类、接口**

常用类

集合Collection、list**

HashSet、TreeSet、Collection

集合类Map**

异常，File

文件/流**

数据流和对象流**

线程（理解即可）

网络通信（理解即可）

第二阶段

数据结构

关系型数据库

Linux系统操作

Linux操作系统概述，安装Linux操作系统，图形界面操作基础，Linux字符界面基础，字符界面操作进阶，用户、组群和权限管理，文件系统管理，软件包管理与系统备份，Linux网络配置（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些）

重点掌握：

常见算法

数据库表设计，SQL语句，Linux常见命令

第三阶段

Hadoop阶段

离线分析阶段

实时计算阶段

重点掌握：

Hadoop基础，HDFS，MapReduce，分布式集群，Hive，Hbase，Sqoop

，Pig，Storm实时数据处理平台，Spark平台

建议每个想要学习大数据的人，按照这个学习阶段循序渐进，不断完善自己的知识架构，提升自身的理论知识，然后找一个合适的项目，跟着团队去做项目，积累自己的经验，相信会在大数据的舞台上展现出很好的自己！