1、大数据时代，大数据培训都学些什么呢

近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

大数据给大多数人的感觉是，专业性强，操作繁琐，完全属于“高大上”的技术。好奇的人或许只会通过网络搜索了解了一些甚至都谈不上皮毛的东西连概念都说不上来，而有一些人则看到了大数据带来的机遇，想通过专业的培训来学习大数据，投身大数据行业让大数据为自己所用为自己带来利益和价值。

那么，大数据培训学什么呢？光环大数据培训敢负责任的说，行业真正大数据培训，82%主讲都是hadoop生态体系、spark生态体系、storm实时开发。市面所谓“大数据”培训机构85%基本讲的都是JAVA/PHP数据或数据库学习，而真正的大数据课程含量居然不超过15%！

害怕了吧？颤抖了吧？想去学习大数据一定要看准了靠谱的大数据培训机构，还要看大数据培训机构的课程！光环♔♕大数据培训机构是国内首家上市的知名大数据培训机构，大数据培训课程分阶段进行教学逐步深入。课程一阶段：Java核心开发；课程二阶段：JavaEE课程大纲；课程三阶段：Linux精讲；课程四阶段：Hadoop生态体系；课程五阶段：Storm实时开发；课程六阶段：Spark生态体系；课程七阶段：大数据项目实战。下面简单介绍下大数据培训必学的hadoop、spark生态体系、storm实时开发。

Hadoop生态体系

Hadoop 是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

Hadoop “栈”由多个组件组成。包括：

1· Hadoop分布式文件系统（HDFS）：所有Hadoop集群的默认存储层;

2· 名称节点：在Hadoop集群中，提供数据存储位置以及节点失效信息的节点。

3· 二级节点：名称节点的备份，它会定期复制和存储名称节点的数据，以防名称节点失效。

4· 作业跟踪器：Hadoop集群中发起和协调MapReduce作业或数据处理任务的节点。

5· 从节点：Hadoop集群的普通节点，从节点存储数据并且从作业跟踪器那里获取数据处理指令。

Spark生态体系

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

Storm实时开发

Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。

Storm有如下特点：

编程简单：开发人员只需要关☢注应用逻辑，而且跟Hadoop类似，Storm提供的编程原语也很简单

高性能，低延迟：可以应用于广告搜索引擎这种要求对广告主的操作进行实时响应的场景。

分布式：可以轻松应对数据量大，单机搞不定的场景

可扩展： 随着业务发展，数据量和计算量越来越大，系统可水平扩展

容错：单个节点挂了不影响应用

消息不丢失：保证消息处理

2、大数据培训的内容是什么，有哪些

随着大数据在各行各业融合应用的不断深化，预计2020年中国大数据市场市值将突破10000亿元。并且大数据前景好，应用广泛，工资也高，好多小伙伴都希望进入大数据领域学习，今天就为大家揭晓大数据培训的内容是什么！

大数据培训什么？来看这里就对了！

大数据培训内容如下：

第一阶段：零基础数据仓库课程

第二阶段：Java语言编程

第三阶段：Hadoop技术栈

第四阶段：项目一在线☠教育

第五阶段：数据微服务接口开发

第六阶段：实时生态圈

第七阶段：项目二（证券、物联网任选其一）

第八阶段：Spark技术栈

第九阶段：项目三（物流、电信任选其一）

大数据培训

可以选择线上线下两种啊，还有线上线下相结合的，根据自身需要选择适合的培训即可！

3、Python爬虫和数据分析需要哪些知识储

我最近正在自己练习爬虫，参考的书籍是《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》，在此谈谈自己的一些心得。

爬虫是一种工具

我学习爬虫的目的很简单，就是想能够自动、全面地获取到自己持仓股的财经信息，并且能够基于这些信息进行后续的分词、建模并提供辅助决策数据。

对于爬虫而言✡，要想用起来，我个人认为有下面几点需要掌握：

1 网页结构知识：这关系到我们能否从目标网页上获取到有用的信息，如果对所要爬取的网页结构有所了解，很难获取到符合需求的数据。

2 数据库知识：这关系到我们爬取了信息后是否能够合理保存，虽然可以保存为本地文件，但是对于后续的数据清洗、数据建模等环节来说，直接读取数据库更为便捷。

掌握了以上两点，基本上爬虫用起来完全是没有问题的。

数据分析是一种技卍能

对于数据分析而言，Python又只是一种能够提高数据处理、数据建模等环节效率的工具，有的人喜欢用它，也有的人喜欢用R，此外，SAS、SPSS、Excel等工具的受众也很多，特别是金融领域很多专业期刊只承认SAS的结果。

数据分析本质上是一套发现问题、拆解问题、定位问题、决策建模、测试执行、效果评估、复盘迭代的一套流程。

不同学科的人进行数据分析所依赖的知识有很大差异，只能相对概括地说下面的几点有必要掌握：

1 判断问题的能力

这种能力对于文理科的人来说真的有很大差异，比如理科的可以根据阈值等来界定异常，但是文科的同学可能只需要几个简单的问答就能分辨。当然如果按照数据分析中包含的数据二字来讨论，肯定是有根据已有数据估计正常水平的能力。

2 维度拆解的能力

其实，维度拆解还有个看着很高端的名字—钻取，本质就是把涉及到问题点的维度一层层下钻，直到能够发现问题出现的点。

3 数据建模的能力

这个其实没有必要追求太过高深的算法模型啥的，合适的就是最好的。

总结

以上就是本人的一些浅薄见解，欢迎交流和评论。