大數據技術體系龐雜，基礎技術覆蓋數據采集、數據預處理、分布式存儲、NOSQL數據庫、多模式計算、多模態計算、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。對于基礎差學習者，我們的建議是，應用切入、以點帶面，先從一個實際的應用領域需求，搞定一個一個技術點，有一定功底之后，再舉一反三橫向擴展，建立起完善的大數據技術知識體系。接下來一起來看看煙臺達內大數據培訓班怎么樣?
                             

達內大數據培訓優勢：

JavaEE深度開發

達內Java大數據課程不僅要讓學生掌握如何使用框架開發系統，而且要深入框架內部源代碼，這樣的做法為學生后續在企業通往架構師的道路做了很好的鋪墊，學生可以更加自信的進入企業工作。

互聯網架構

達內大數據課程體系在互聯網架構方面涉及比較全面，既有負載均衡Nginx，也有基于搜索Solr，緩存Redis等。當學習完這些課程以后，已經對互聯網架構有一定實操和熟練。

大數據開發

注重底層的學習，在學習hadoop之前，要先掌握NIO,RPC,AVRO等內容。同時還注重上層應用。既有基于電信的zebra項目，也有基于電商的大數據分析項目讓學生通過大數據階段的學習。

達內大數據學習內容：

1、Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，主流的大數據開源框架，其編程都離不開Java。

2、Linux命令

大數據開發通常是在Linux環境下進行的，Linux基礎操作命令以及Shell編程，也是大數據學習的重要組成部分。

3、大數據相關框架和組件

常用的大數據開發框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，開發框架搭建應用架構前需要先弄明白其原理和應用場景，這是基本的要求。

Hadoop，已幾乎與大數據劃上了等號，超過20個生態圈組件，共同完成面向高度擴展的分布式計算。

Spark，作為MapReduce之外的一種選擇，后來居上，成為MapReduce的替代者，受到行業主流的歡迎。

Storm，提供了實時處理大數據的功能(不像Hadoop只提供批任務處理)。其用戶包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等頭部企業。

Flink，流式處理系統，新興熱門框架，近幾年在國內的發展很好。