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大数据开发可以进行大数据工程师认证，数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基础可以先进行大数据相关课程学习，自学或者进行大数据培训都行，最好是先去提供认证的机构进行咨询，看看需要掌握哪些技能。
想要入门大数据，先要了解大数据生态圈
课程从大数据的基石Hadoop生态圈入手，逐步将讲解它的核心组件特性
JavaSE |
JavaWeb |
JavaEE 框架 |
| Java 基本语法、面向对象、API、jvm 参数... | 三大框架重构EasyMall 项目、SpringBoot重构EasyMall 项目 | 3Hive、SparkMapReduce、Storm |
大数据互联网架构 |
大数据框架 |
数据挖掘与机 器学习算法 |
| Springclound 整合、Redis、RabbitMQ、Lucene、ES | 离线分析、实时分析、内存分析 | Echarts、JSP、JS、EasyUI |
课程大纲
| 第一章：课前基础工具学习 | 第二章：课前业务知识学习 | 第三章：业务数据分析（Excel） |
・Excel 预习视频・数据库预习视频・Power BI 预习视频
解决0基础学员数据分析工具薄弱的问题
提前掌握基础数据分析工具的使用，为课程学习打好基础 |
・业务前台人员数据思维训练营
用户画像没有摸清，广告投放连本都收不回，运营流程太混乱，销售转化不理想
掌握从用户思维做营销增量，借助数据思维从商业顶层俯视业务生命周期，运用数据框架梳理公司整体业务模型 |
・表格结构数据・数据驱动型业务管理・数据埋点・数据治理・指标的设计与应用・可视化分析方法・业务分析方法・业务模型应用・业务分析报告撰写
解决实际工作中不会业务分析、不会撰写业务分析报告的问题
1、掌握依据电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍，撰写业务分析报告的全流程 2、掌握从客户、产品、运营、行为效果等维度出发，搭建业务指标体系，综合使用可视化分析方法、业务分析方法。 |
| 第四章：统计基础 | 第五章：多维数据分析 | 第六章：推断性统计 |
・数据分析的基本概念・描述性统计与数据预处理・统计分布
缺失值处理，冗余处理，数据标准化
1、掌握通过统计基础可初步掌握数据分析的基本概念 2、掌握描述性统计的数据集成 3、掌握数据标准化和数据预处理 |
・表结构数据的特征与获取・数据加工与使用・多表透视分析・透视分析方法・多维数据模型 综合实战案例：・电商综合运营分析仪表板・产品进销存追踪监控看板・电商运营分析驾驶舱・服装行业销售情况分析・地产企业盈利分析
解决使用商业智能报表分析业务、监控业务的问题
1、掌握使用 Power BI 搭建可视化分析报表的全流程； 2、掌握表结构数据的获取、加工、数仓应用、多表透视分析； 3、掌握在客户分析、产品分析、运营分析、市场分析、销售分析等场景下制作可视化分析报表 |
・参数估计・假设检验・AB Test・带检验的AB Test分析运营方案
解决实际情况中根据样本对总体特征的推断性统计问题
1、掌握假设性检验的方法 2、掌握推断性统计 3、掌握AB Test的分析运营方案 |
| 第七章：MySQL 数据库 | 第八章：数据管理与治理 | 第九章：数据架构 |
・数据库基本概念・DDL・DML・单表查询・多表查询・常用函数・SQL大厂面试题 实战案例：・电商多表查询・零售业多表查询
解决从数据库提取目标数据的问题，实现单表和多表查询
1、掌握 MySQL 数据库基本概念，常用函数、DDL 数据定义语言及 DML 数据操作语言 2、掌握单表查询、多表查询查询方法，查询结果排序、限制查询等方法 3、掌握大厂 MySQL 面试题 |
・企业决策的四个层次・企业数据分析能力的演进・企业运营和操作数据应用・数据管理基础知识・DMBOK 知识体系・企业数据能力建设・数据治理实操框架
提高企业的运营和数据能力建设
1、掌握企业决策的四个层次及企业数据能力建设 2、掌握企业数据分析、企业运营和操作数据应用 3、掌握数据管理基础知识和 DMBOK 知识体系 4、掌握数据治理实操框架 |
・数据架构的基本概念・数据模型介绍・数据建模基础・数据建模方法・数据建模规范化・数据建模案例
学习数据架构的基本概念，模型介绍以及建模案例
1、掌握数据架构及数据建模基础知识 2、掌握数据建模方法及数据建模规范化 3、学习数据建模案例 |
| 第十章：Hive SQL | 第十一章：综合项目实战 | 第十二章：Python 编程基础 |
 主要内容・Linux 系统常用命令・分布式存储与计算（Hadoop）・Hive 架构原理及数据类型・HiveQL 与应用
系统安装及部署，架构原理及应用
掌握 Linux 的常用命令和分布式存储与计算，Hive 架构原理及数据类型 |
・跨国企业完整数据分析实战案例・学生探索性实操制作分析报告・项目现场专家评审与 1 V 1 指导
综合运用业务分析工具，解决数据运营和数据营销问题
老师指导还原两大数据分析项目全流程，综合使用 SQL、Excel、Power BI 等工具以及业务数据分析方法，得到高价值业务数据分析报告。 |
・Python 与 Anaconda 简介・Python 标准数据类型・Python 基本语法・控制流・自定义函数
解决海量数据处理的的编程语言基础
掌握 Python 基础编程的能力，为处理海量数据奠定基础 |
大数据培训机构推荐十家名单：（排名不分先后） 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 大数据的培训机构并没有什么排名名单，全部都是网上随便编排的排名，并没有什么作用。 |
键值对存储（key-value）
如Redis，整个数据库系统加载是在内存中进行，每秒可以进行10W次的读写操作，最常用来做缓存使用，但是价格一般比较贵。
数据分析和可视化基于计算处理层
分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析（如机器学习、图计算等）。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析，而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化，还可以探索性地提问，使分析获得新的线索，形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。
层次聚类方法具体可分为哪些
凝聚的层次聚类：一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到某个终结条件被满足。分裂的层次聚类：采用自顶向下的策略，它首先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到达到了某个终结条件。层次凝聚的代表是AGNES算法。层次分裂的代表是DIANA算法。
hbase宕机了如何处理
HBase的RegionServer宕机超过一定时间后，HMaster会将其所管理的region重新分布到其他活动的RegionServer上，由于数据和日志都持久在HDFS中，该操作不会导致数据丢失。所以数据的一致性和安全性是有保障的。但是重新分配的region需要根据日志恢复原RegionServer中的内存MemoryStore表，这会导致宕机的region在这段时间内无法对外提供服务。而一旦重分布，宕机的节点重新启动后就相当于一个新的RegionServer加入集群，为了平衡，需要再次将某些region分布到该server。 因此，Region Server的内存表memstore如何在节点间做到更高的可用，是HBase的一个较大的挑战。
计算机基础知识
计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。
大数据的应用
大数据的应用是大数据价值的直接体现，需要大数据分析师具备有一定的沟通能力，还要有一定的业务推荐以及项目工作能力。从业务最重要的环节开始是不错的放大，也要考虑到业务落地是否具备客观的落地条件。数据应用是一个循序渐进的过程，不管是一个数据分析项目还是数据产品项目，都需要数据分析师有很强的领导和工作能力。
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