介紹大數據技術相關基礎知識，包括大數據概述、大數據處理模型、大數據關鍵技術、大數據時代面臨的新挑戰(zhàn)、NoSQL數據庫、云數據庫、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流計算、圖計算和Google Dremel等。

互聯(lián)網時代已經到了數據分析并且決定發(fā)展走向，所以關于互聯(lián)網數據分析以及大數據的收集整理，以及之后針對數據做出的人工智能反映！

資料顯示，未來3到5年，國內數據分析師、數據架構師、大數據開發(fā)工程師等人才缺口將達到級別。在大數據人才緊缺的情況下，想要快速學習，抓住大數據風口，大數據培訓課程班成為熱門的選擇之一。

眾多培訓公司推出大數據培訓就業(yè)班，依托雄厚的技術實力和行業(yè)經驗、聚積業(yè)界精英，在教學模式、課程輔導、就業(yè)保障等方面都擁有獨特的優(yōu)勢，通過培訓學習階段助學員快速提升，輕松成為業(yè)界精英。

課程基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據采集階段：Python、Scala。
大數據商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數據處理業(yè)務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰(zhàn)應用。

大數據課程-大數據分析的幾個方面：
1、可視化分析：可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法。
3、預測性分析：從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。
5、數據質量和數據管理：能夠保證分析結果的真實性