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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。 |
HDFS
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统（Distributed File System）。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，是大数文件存储工具。
大数据核心的价值是什么
先引用马云老师卸任演讲一段话：“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。” 大数据现在也是国家新基建的重点内容，数据等于钱，现在抓住数据就是抓住钱。所以现在越来越多的大数据岗位，大数据涉及的领域也越来越多，比如：电商、证券、票务、物流、工业、车联网等行业，已经悄悄地渗进了我们的生活的点点滴滴;比如我们看抖音的时候的推荐视频就是根据我们在视频的停留时间进行推荐。支付宝年度账单会对我们本年的财务数据进行分析，生成漂亮的页面，这些都是大数据的内容。
大数据工具数据清理
当下，数据可能来自任何地方：移动、物联网和社交媒体，数据清理显得更为必要。并非所有这些数据都可以轻松“清理”以获得洞察力，因此优秀的数据清理工具极其重要。实际上，在未来几年，预计经过有效清理的数据会是可接受的大数据系统与真正出色的大数据系统之间的竞争优势。在你真正处理数据以获取洞察力之前，需要清理和转换数据，转换成可远程搜索的内容。大数据集往往是非结构化、无组织的，因此需要某种清理或转换。
不是精确性，而是混杂性
研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
文本挖掘（TD）的方式和目标是多种多样的，基本层次有哪些
关键词检索：最简单的方式，它和传统的搜索技术类似。 挖掘项目关联：聚焦在页面的信息（包括关键词）之间的关联信息挖掘上。 信息分类和聚类：利用数据挖掘的分类和聚类技术实现页面的分类，将页面在一个更到层次上进行抽象和整理。 自然语言处理：揭示自然语言处理技术中的语义，实现Web内容的更精确处理。
数据科学家是个什么样的存在
数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家（不同于统计学家或分析师）。
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