大数据课程 大数据需要学习哪些课程

很多想学大数据的同学，对于大数据学哪些课程很迷茫，不知道从何下手。下面，系里的大数据老师带大家看看，学习大数据需要学习哪些具体的课程？

第一，大数据技术的基础

1.linux操作基础

linux系统的介绍和安装

常见的linux命令-文件操作

常见的linux命令——用户管理和权限

常见的linux命令-系统管理

Linux通用命令-无秘密登录配置和网络管理

linux上常见的软件安装

Linux本地yum源码配置和yum软件安装

Linux防火墙配置

Linux高级文本处理命令剪切、sed、awk

Linux定时任务crontab

2.外壳编程

外壳编程-基本语法

外壳编程–过程控制

外壳编程–功能

外壳编程–综合案例–自动化部署脚本

3.内存数据库redis

redis和nosql简介

Redis客户端连接

redis对象缓存字符串数据结构的操作与应用

redis任务调度队列的列表式数据结构操作及应用实例

redis购物车散列和集合数据结构的操作及应用实例

再生列排序集数据结构的操作及应用实例

4.布料协调服务动物园管理员

动物园管理员介绍及应用场景

动物园管理员集群安装和部署

动物园管理员的数据节点和命令行操作

动物园管理员的java客户端基本操作和事件监控

动物园管理员核心机制和数据节点

Zookeeper应用案例分布式共享资源锁

Zookeeper应用案例–服务器启动和关闭的动态感知

动物园管理员的数据一致性原则和领导选举机制

5.java的高级特性得到了增强

Java多线程基础知识

Java同步关键词详解

Java并发契约线程池及其在开源软件中的应用

Java并发契约消息团队及其在开源软件中的应用

Java JMS技术

Java动态代理反射

6.轻量级RPC框架开发

RPC原理学习

Nio原理学习

Netty通用API学习

轻量级RPC框架的需求分析和原理分析

轻量级RPC框架的开发

第二，离线计算系统

1.hadoop QuickStart

Hadoop背景介绍

分布式系统概述

离线数据分析流程介绍

集群建筑

群集使用初步

2.HDFS增强

HDFS的概念和特征

HDFS shell(命令行客户端)操作

HDFS的工作机制

NAMENODE的工作机制

java的api操作

案例1:开发外壳收集脚本

3.MAPREDUCE详解

自定义hadoop的RPC框架

Mapreduce编程规范和示例编写

Mapreduce程序运行模式及调试方法

mapreduce程序运行模式的内在机制

mapreduce计算框架的主要工作流程

自定义对象的序列化方法

MapReduce编程案例

4.MAPREDUCE增强

Mapreduce排序

自定义分区程序

Mapreduce的组合器

mapreduce工作机制详解

5、MAPREDUCE实战

映射任务并行机制——文件切片

Maptask并行度设置

倒排索引

共同的朋友

6.联盟的介绍和蜂巢的使用

Hadoop的高可用性机制

高可用性集群的安装和部署

集群运维测试中数据节点的动态上下行

集群运维测试的节点状态切换管理

集群运行维护测试中数据块的平衡

HDFS-房委会辖下的空气污染指数变动

蜂巢介绍

蜂巢建筑

蜂巢安装部署

Hvie首次使用

7.蜂巢增强和水槽介绍

HQL-DDL基本语法

HQL-DML基本语法

HIVE的Join

HIVE参数配置

HIVE自定义函数和转换

HIVE执行HQL的实例分析

HIVE最佳实践注意点

HIVE优化策略

HIVE实战案例

水槽介绍

水槽的安装和部署

案例:收集HDFS名录

案例:向HDFS收集文件

第三，流量计算

1.从入门到精通的风暴

什么是风暴

风暴建筑分析

风暴建筑分析

风暴编程模型，元组源代码，并发分析

风暴字数案例及常用应用编程接口分析

风暴集群的实际部署

风暴+卡夫卡+Redis的业务指标计算

Storm源代码下载和编译

Strom集群启动和源代码分析

风暴任务提交和源代码分析

风暴数据传输过程分析

风暴通信机制分析

风暴消息的容错机制及源代码分析

风暴多流项目分析

编写自己的流式任务执行框架

2.风暴上下游及架构整合

什么是消息队列

Kakfa核心组件

卡夫卡集群部署实战与共同指挥

梳理卡夫卡的配置文件

Kakfa JavaApi学习

卡夫卡文件存储机制分析

Redis基础和独立环境部署

Redis数据结构及典型案例

水槽入门

水槽+卡夫卡+风暴+Redis融合

第四，内存计算系统Spark

1.scala编程

scala编程介绍

Scala相关软件安装

Scala基本语法

Scala方法和函数

scala函数式编程的特点

Scala数组和集合

Scala编程练习(独立字数统计)

Scala面向对象

Scala模式匹配

演员编程入门

选项和部分功能

实战:演员并发字数

真皮化

隐式转换

2.AKKA和刚果爱国者联盟

Akka并发编程框架

实战:RPC编程实战

3.火花快速启动

火花引入

星火环境建设

RDD简介

RDD的变革与行动

实战:RDD综合演练

RDD高级操作员

自定义分区程序

实战:网站访问量

广播变量

实战:根据IP计算归属

自定义排序

使用JDBC·RDD的数据导入和导出

世界计数执行过程的详细说明

4.RDD详解

RDD属地

RDD缓存机制

RDD检查站机制

火花任务执行过程分析

RDD舞台部

5.Spark-Sql应用程序

实现

火花与蜂巢结合

数据帧

实战:火花-SQL和数据帧案例

6.SparkStreaming应用于实战

火花流简介

火花流编程

实战:StageFulWordCount

结合火花流的水槽

卡夫卡结合火花流

窗口函数

推出ELK技术堆栈

弹性搜索安装和使用

风暴建筑分析

风暴编程模型，元组源代码，并发分析

风暴字数案例及常用应用编程接口分析

7.Spark核心源代码分析

Spark源代码编译

火花远程调试

Spark任务提交行流程源代码分析

Spark通信过程源代码分析

SparkContext创建过程的源代码分析

司机和客户之间沟通过程的源代码分析

工人启动执行器进程的源代码分析

执行者和驱动者之间注册过程的源代码分析

执行器注册驱动的源代码分析

调度器和任务调度器的源代码分析

Shuffle过程的源代码分析

任务执行过程的源代码分析

5.机器学习算法

1.python和numpy库

机器学习导论

机器学习和python

Python语言-入门

Python语言-详细数据类型

Python语言——流量控制语句

Python语言-函数用法

Python语言——模块和包

Phthon语言——面向对象

Python机器学习算法库-numpy

机器学习必需的数学知识——概率论

2.常见算法的实现

Knn分类算法——算法原理

Knn分类算法-代码实现

Knn分类算法-手写识别案例

谱系回归分类算法——算法原理

谱系回归分类算法——算法实现和演示

朴素贝叶斯分类算法——算法原理

朴素贝叶斯分类算法——算法实现

朴素贝叶斯分类算法——垃圾邮件识别应用案例

Kmeans聚类算法——算法原理

Kmeans聚类算法——算法实现

Kmeans聚类算法——地理位置聚类应用

决策树分类算法——算法原理

决策树分类算法——算法实现

好吧，那就是大数据要学的课程。学生们帮助你了吗？更多关于大数据的问题，请找鼓童先生一对一在线指导。