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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。 |
什么是关系型数据库
关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。常用关系型数据库有：Oracle，SQLServer，DB2，Mysql，TiDB
Kudu
KUDU 是一个列式存储的存储引擎, kudu是一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式列式存储数据库。兼具了hbase的实时性、hdfs的高吞吐，以及传统数据库的sql支持。作为一款实时、离线之间的存储系统。定位和spark在计算系统中的地位非常相似,是实时数仓建设的常用组件。
找到问题的共性原因
通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道;
零基础学大数据贵在坚持
“师父领进门修行在个人”。零基础小伙伴在学习大数据开发技术知识的过程中，要坚持不懈的去学习开发技术知识，不要认为在大数据培训机构学习就高枕无忧了，其实想要学好大数据开发技术知识，培训班老师指导学习并不是重要因素，重要因素是小伙伴所选择的学习方法和坚持不懈的学习心态。
Apriori算法有两个致命的性能瓶颈
1、多次扫描事务数据库，需要很大的I/O负载。2、对每次k循环，侯选集Ck中的每个元素都必须通过扫描数据库一次来验证其是否加入Lk。假如有一个频繁大项目集包含10个项的话，那么就至少需要扫描事务数据库10遍。3、可能产生庞大的侯选集。4、由Lk-1产生k-侯选集Ck是指数增长的，例如104个1-频繁项目集就有可能产生接近107个元素的2-侯选集。如此大的侯选集对时间和主存空间都是一种挑战。a基于数据分割的方法：基本原理是“在一个划分中的支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。
大数据技术的战略意义
大数据技术的战略意义不在于对海量数据信息的掌握，而在于对有意义数据的专门处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键是提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。随着云时代的到来，大数据越来越受到人们的关注。大数据通常被用来描述公司创建的大量非结构化和半结构化数据，这些数据需要花费大量的时间和金钱才能下载到关系数据库中进行分析。大数据分析通常与云计算练习在一起，因为对大型数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架来将工作分配给数十、数百甚至数千台电脑工作。
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