数据分析是当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位之一。其中研发工程师需求量较大，而数据分析人才较为稀缺。培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、、工程师以及企业分析师，老师荟萃。CDA大数据符合企业用人需求，从大数据编程、数据库编程、数据分析方法、数据挖掘算法大数据解决方案等，主要软件应用Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop等理论知识和大数据平台生态环境，重点学习数据分析基础和数据挖掘经典算法实现，Spark大数据分析工具和Python结合让你事半功倍。

　　适用对象

　　技能提升：各行业数据分析从业者

　　在校师生：在校相关专业教师和学生

　　科研人员：经济，医研人员

　　转行人士：兴趣爱好者及转行人士

　　学习目标

　　1、基础差脱产学习，5个月学会大数据技术

　　2、计算机、统计、数学等专业学习更佳

　　3、，成为大数据稀缺人才，高薪就业

　　4、CDA大数据就业帮，助你前程似锦

　　5、大数据未来已来，只等你改变自己

　　大数据基础差学习

　　虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。今天小编给大家带来的是的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！

　　1、Java编程技术

　　Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师较喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。

　　2、Linux命令

　　对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

　　3、Hadoop

　　Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop管理等相关技术与操作!

　　4、Avro与Protobuf

　　Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

　　5、Hive

　　Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及操作等。

　　6、HBase

　　HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及用法等。

　　7、Redis

　　Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

　　8、ZooKeeper

　　ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

　　9、Flume

　　Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

　　10、Azkaban

　　Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

　　11、SSM

　　SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

　　12、Kafka

　　Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。

　　13、Python与数据分析

　　Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

　　14、phoenix

　　phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

　　15、Scala

　　Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

　　16、Spark

　　Spark是专为大规模数据处理而设计的通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

　　结语

　　大数据是当时时代下一门炙热的IT，行情十分火爆，不论是阿里巴巴、百度这样的大公司，还是中小企业都很重视，甚至是个纳入战略的技术，政府扶持力度大，支持甚多！