上海千锋教育推出贴近企业需求的线下技能培训课程。课程包含HTML前端培训、JavaEE+分布式开发培训、Python人工智能+数据分析培训、全链路UI/UE设计培训、云计算培训、全栈软件测试培训、大数据+人工智能培训、智能物联网+嵌入式培训、Unity游戏开发培训、网络安全培训、区块链培训、影视剪辑包装培训、游戏原画培训、全媒体运营培训。采用全程面授高品质、高体验培养模式，大纲紧跟企业需求，拥有一体化教学管理及学员服务，业教育发展道路上不断探索前行。

　　大数据技术现在成为了很多人眼里热门的行业，的确，随着互联网、人工智能的发展，大数据行业的确可以说是稳步上升。那么大数据技术学什么课程呢?市场上有很多培训机构，今天就为大家介绍一下千锋的大数据技术学习路线。

　　第1阶段：离线数仓(7周)

　　1.掌握能力

　　掌握企业级基建环境部署、Hive和Spark数据开发、数据仓库搭建、数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载、数据应用和京东离线ETL。

　　2.技术点

　　Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、数仓架构、维度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。掌握企业级基建环境部署、Hive和Spark数据开发、数据仓库搭建、数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载、数据应用和京东离线ETL。

　　3.项目

　　数据服务、大数据可视化、企业级Hadoop基建项目部署、分布式网络爬虫、基于Spark的大数据分析项目、ETL项目之Hive和SparkSQL、BI商业分析等。

　　第二阶段：实时仓库(5周)

　　1.掌握能力

　　掌握流数据接入、基于Flink实时数据开发、流批一体数据仓库开发、数据湖开发、实时ETL、实时监控系统和京东实时数据开发。

　　2.技术点

　　Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。

　　3.项目

　　实时监控系统、基于Flink的实时数据开发、实时数据湖、大数据搜索系统。

　　第三阶段：实时仓库(4周)

　　1.掌握能力

　　掌握企业项目开发流程、用户画像开发、企业级推荐系统开发、数据治理、基于生产环境项目部署和京东项目性能调优。

　　2.技术点

　　数据采集与监控平台、准实时数据仓库、用户画像、推荐系统、基于Flink的实时数据仓库、元数据管理与数据治理。

　　3.胜任职位

　　数据服务工程师、离线数据仓库开发工程师、BI商业分析师、实时数据仓库工程师、实时监控系统工程师、ETL工程师、数据可视化工程师、数据治理工程师、数据开发工程师、推荐工程、数据平台工程师、数据架构师。

　　大数据技术主要学什么

　　随着大数据时代的到来，大数据技术的学习成为了越来越多人的选择。那么，大数据技术主要学什么呢?本文将从大数据技术的概述、学习内容、应用领域和发展趋势等方面进行深入解析。

　　一、大数据技术的概述

　　大数据技术是指利用先进的数据处理和分析技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，以获取有价值的信息和知识。大数据技术涉及到多个领域和，包括计算机科学、统计学、数学、经济学等。

　　二、大数据技术的学习内容

　　1. 数据采集与预处理

　　数据采集是大数据处理的步，涉及到如何从各种数据源中获取数据。数据预处理则是对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等操作，以增加数据的准确性和可靠性。

　　2. 数据存储与管理

　　大数据的存储和管理是关键的一环。需要学习如何利用分布式存储系统、数据库技术等对海量数据进行存储和管理，同时增加数据的安全性和隐私保护。

　　3. 数据处理与分析

　　数据处理和分析是大数据技术的核心。需要掌握各种数据处理和分析的技术和方法，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等，以实现对数据的深入分析和挖掘。

　　4. 数据可视化与解释

　　数据可视化是将处理和分析后的数据以图形、图像等形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。同时，需要学习如何将复杂的数据进行简单明了的解释和呈现。

　　三、大数据技术的应用领域

　　1. 金融领域：金融行业是大数据应用的重要领域之一。通过大数据技术可以对金融市场进行深度分析和预测，为投资决策提供有力支持。

　　2. 医疗领域：医疗行业可以利用大数据技术进行病例分析、疾病预测和个性化治疗等，提高医疗效率和治疗效果。

　　3. 智能交通：智能交通是大数据技术在交通领域的典型应用。通过对交通数据的采集和分析，可以优化交通流线、缓解交通拥堵和提高道路安全。

　　4. 电商领域：电商行业是大数据应用的另一个重要领域。通过对用户行为数据的分析，可以推送个性化商品和服务，提高销售额和用户满意度。

　　5. 科研领域：大数据技术在科研领域的应用也越来越广泛。通过大数据技术可以处理和分析大量的科学数据，加速科研进程和成果转化。

　　四、大数据技术的发展趋势

　　1. 数据处理的实时化：随着物联网、云计算等技术的发展，大数据处理的实时化需求越来越高，对数据处理的速度和质量提出了更高的要求。

　　2. 数据安全和隐私保护：随着数据泄露和隐私侵犯问题的日益突出，数据安全和隐私保护成为了大数据技术发展的重要课题。需要采取更加严密的数据加密和隐私保护措施，增加用户数据的安全和隐私权益。

　　3. 数据智能化：智能化是未来大数据技术的重要发展方向之一。通过深度学习、机器学习等技术，可以实现更加智能化和自动化的数据处理和分析，提高数据处理效率和应用价值。

　　4. 数据融合和交叉应用：随着各个领域对大数据技术的应用需求不断增长，数据的融合和交叉应用成为了未来的发展趋势。通过将不同领域的数据进行融合和交叉应用，可以创造出更多的应用场景和商业价值。

　　5. 数据可视化与交互：可视化与交互是未来大数据技术的重要发展方向之一。通过更加直观和友好的可视化界面和交互方式，可以帮助用户更好地理解和分析数据，提高数据的应用价值和用户体验。