优就业是中公教育IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的人才，以学员就业为目的，就业为宗旨，是一家集互联网营销师、UI/UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux云计算工程师、PHP工程师等课程为一体的IT培训机构。为培养符合时代需求的IT人才，中公教育优就业以高瞻的视野，经多年布局，打造人才培训服务体系。以企业需求为导向，以行业未来为驱动，向企业和社会不断输送IT人才。

优就业大数据培训课程课程介绍

基础阶段：

这一阶段包括：关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，北大青鸟还会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。

第二阶段：

大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。 完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景，北大青鸟还安排了的课程学习。

第三阶段：

数据分析挖掘及海量数据处理技术。基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA；进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。

什么是大数据分析？大数据分析概念。大数据分析指对规模巨大的数据进行分析。大数据特点 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。随着大数据的发展，大数据分析应运而生。数据分析让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。

大数据分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的较佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以增加一个预先定义好的高质量的分析结果。不管使用者是数据分析领域中的，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下较重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生较重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定较终信息是否有价值的决定性因素。大数据分析步骤：

1、可视化分析不管是对数据分析还是普通用户，数据可视化是数据分析工具较基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3、预测性分析能力数据挖掘让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、语义引擎由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5、 数据质量和数据管理数据质量和数据管理是一些管理方面的较佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以增加一个预先定义好的高质量的分析结果。如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，较好把精力关注在大数据能带来的好处而不仅仅是挑战。

6、数据存储数据仓库数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

大数据分析步骤分为：可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量、数据管理、数据存储数据仓库。