如何选择Oracle大数据的培训机构
随着互联网的不断发展，大数据已经成为IT行业中不可缺少的重要一环，企业对于大数据的人才更是求贤若渴。现在有许多的同学都十分的想要学习大数据，但是目前国内Java大数据培训市场鱼龙混杂，很多人都担心上了一个不靠谱的大数据培训班，**后既浪费钱，又浪费时间。那么大数据培训班哪个可靠?或许被誉为大数据培训行业领航者的魔据教育可以告诉你什么样的大数据培训才是可靠的。
一.科学全面的大数据课程体系
目前国内大数据培训市场上具有科学而丰富的大数据课程的培训机构少之又少，因为大数据从诞生到发展到至今，时间相对来说并不长，所以市面上具有成熟的大数据培训经验的培训机构也不会很多，这些大数据培训机构的大数据课程自然就会单薄了许多。这些所谓的大数据培训课程实际大部分都是的知识，大数据的知识点很少，只是一些皮毛，如果想要进入大数据行业的同学只学习这么点的大数据知识，肯定是不能满足公司企业的需求的，就业自然就会是个难题了。
魔据教育的课程体系一直都是大数据培训行业内的佼佼者，以课程的科学和全面著称。课程的开端先向同学讲授大数据的基础语言过度到大数据知识，然后穿插真实大型的大数据项目实战，让每一位同学都能学习到真正的大数据知识。
二.认真实干的大数据师资团队
一位好老师对于大数据可视化培训的重要性毋庸置疑，。一个经验丰富的大数据可视化老师可以将知识深入简出，将知识点掰碎了讲给学员听，学员的吸收才会**大化，知识技能掌握的才会更加熟练。当然这对大数据的专业素养要求特别高，一些刚从转型的老师怕是不能担起此重任。
魔据教育具有一支雄厚的大数据师资团队，大数据老师都是从事IT培训行业数十年，具有丰富的大数据开发经验和教学经验。一个具有丰富经验的老师对于培训来说重要性不言而喻，更不用说是大数据这种相对而言比较难的培训。而且魔据教育的大数据讲师大部分都是来自国内互联网一线企业，具有丰富的经验，深受学生们信赖。
三.真实丰富的大数据项目实战
光有科学的课程体系也不行，需要有真实的项目穿插，让学生实战演练，避免纸上谈兵的尴尬局面。况且，项目实战经验是企业招人的硬性指标，如果你没有项目实战经验，那么你可能会被直接Pass掉。为什么强调真实项目实战，因为有的培训机构会从网上找些简陋的、企业淘汰掉的项目给学生做，这些项目已经过时，没有丝毫作用。当学生在面试时，面试官看到这么简陋的项目，可能会对你的印象变差，对你找工作起到反面作用。
四.大数据培训严格的教学保障
为了在短期时间内就能让学生熟练掌握大数据的知识技能，一个严格完善的教学管理制度是非常重要的。有的学生可能因为年纪比较小，上课的时候精力不够集中，作业也不能按时完成，这时如果没有一个严格的教学制度，那学生不就都“放羊了”?有的培训机构可能就是以收钱为目的，只要学生交了钱，你学不学都是你的事情，实际上这是非常不负责任的事情，对学生不负责任，对自己同样不负责任。既然学生来了，不管用什么方法，都必须让学生学好知识，无忧就业，这是每一个大数据培训机构承诺的事，也是必须完成事。
小编为大家介绍一下北京中培教育的大数据平台大家与高性能计算脚架实战培训班的课程信息。
课程大纲
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时间 |
知识模块 |
授课内容 |
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**天 上午 |
大数据技术基础 |
1. 大数据的产生背景与发展历程 2. 大数据的4V特征，以及与云计算的关系 3. 大数据应用需求以及潜在价值分析 4. 业界*新的大数据技术发展态势与应用趋势 5. 大数据项目的系统与技术选型，及落地实施的挑战 6. “互联网 ”时代下的电子商务、制造业、零售批发、电信运营商、互联网金融业、电子政务、移动互联网、教育信息化等行业应用实践与应用案例介绍 |
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业界主流的大数据技术方案 |
1. 大数据软硬件系统全栈与关键技术介绍 2. 主流的大数据解决方案介绍 3. Apache大数据平台方案剖析 4. CDH大数据平台方案剖析 5. HDP大数据平台方案剖析 6. 大数据解决方案与传统数据库方案比较 |
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大数据计算模型（一）——批处理MapReduce |
1. MapReduce产生背景与适用场景 2. MapReduce计算模型的基本原理 3. MapReduce作业执行流程 4. MapReduce基本组件，JobTracker和TaskTracker 5. MapReduce高级编程应用，Combiner和Partitioner 6. MapReduce性能优化技巧 7. MapReduce案例分析与开发实践操作 |
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**天 下午 |
大数据存储系统与应用实践 |
1. 分布式文件系统HDFS产生背景与适用场景 2. HDFS master-slave系统架构与工作原理 3. HDFS核心组件技术讲解 4. HDFS高可用**机制 5. HDFS集群的安装、部署与配置，熟练HDFS shell命令操作 6. 分布式小文件存储系统的平台架构、核心技术与应用场景 7. 分布式对象存储系统的平台架构、核心技术与应用场景 |
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Hadoop框架与生态发展，以及应用实践操作 |
1. Hadoop的发展历程 2. Hadoop大数据生态圈系统与工具全貌介绍 3. Hadoop 1.0的核心组件与适用范围 4. Hadoop 2.0的核心组件YARN工作原理，以及与Hadoop 1.0的区别 5. Hadoop资源管理与作业调度机制 6. Hadoop 常用性能优化技术 7. Hadoop集群安装与部署实践，以及MapReduce程序在YARN上执行 |
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第二天 上午 |
大数据计算模型（二）——实时处理/内存计算 Spark
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1. MapReduce计算模型的瓶颈 2. Spark产生动机、基本概念与适用场景 3. Spark编程模型与RDD弹性分布式数据集的工作原理与机制 4. Spark实时处理平台运行架构与核心组件 5. Spark容错机制 6. Spark作业调度机制 7. Scala开发介绍与实践 8. Spark集群部署与配置实践，Spark开发环境构建，Spark案例程序分析，Spark程序开发与运行，Spark与Hadoop集群集成实践 |
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第二天 下午 |
大数据仓库查询技术Hive、SparkSQL、Impala，以及应用实践 |
1. 基于MapReduce的大型分布式数据仓库Hive基础知识与应用场景 2. Hive数据仓库的平台架构与核心技术剖析 3. Hive metastore的工作机制与应用 4. Hive数据仓库实践：Hive集群安装部署，数据仓库表导入导出与分区操作，Hive SQL操作，Hive客户端操作 5. 基于Spark的大型分布式数据仓库SparkSQL基础知识与应用场景 6. Spark SQL实时数据仓库的实现原理与工作机制 7. SparkSQL应用分析与操作实践 8. 基于MPP的大型分布式数据仓库Impala基础知识与应用场景 9. Impala实时查询系统平台架构、关键技术剖析 |
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Hadoop集群运维监控工具 |
1. Hadoop大数据运维监控管理系统HUE平台介绍 2. Hadoop运维管理监控系统Ambari工具介绍 3. 第三方运维系统与工具Ganglia, Nagios |
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第三天 上午 |
大数据计算模型（三）——流处理Storm, SparkStreaming
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1. 流数据处理应用场景与流数据处理的特点 2. 流数据处理工具Storm的平台架构与集群工作原理 3. Storm关键技术与并发机制 4. Storm编程模型与基本开发模式 5. Storm数据流分组 6. Storm可靠性**与Acker机制 7. Storm应用案例分析与实践：Storm集群安装部署，Storm程序开发运行操作实践，Storm与Hadoop集群的集成 8. 流数据处理工具Spark Streaming基本概念与数据模型 9. Spark Streaming工作机制 |
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大数据ETL操作工具，与大数据分布式采集系统 |
1. Hadoop与DBMS之间数据交互工具的应用 2. Sqoop导入导出数据的工作原理，以及Sqoop工具的安装部署与实践操作，利用Sqoop实现MySQL与Hadoop集群之间的数据导入导出交互 3. Flume-NG数据采集系统的数据流模型与系统架构 4. Kafka分布式消息订阅系统的应用介绍与平台架构，及其使用模式 |
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第三天 下午 |
面向OLTP型应用的NoSQL数据库及应用实践 |
1. 关系型数据库瓶颈，以及NoSQL数据库的发展，概念，分类，及其在半结构化和非结构化数据场景下的适用范围 2. 列存储NoSQL数据库HBase简介与数据模型剖析 3. HBase分布式集群系统架构与读写机制，ZooKeeper分布式协调服务系统的工作原理与应用 4. HBase表设计模式与primary key设计规范 5. HBase分布式集群安装、部署与操作实践 6. 文档NoSQL数据库MongoDB简介与数据模型剖析 7. MongoDB集群模式、读写机制与常用API操作 8. Cassandra分布式数据库的平台架构以及关键技术 9. Cassandra一致性哈希算法与数据分布策略，以及NWR策略 10.键值型NoSQL数据库Redis简介与数据模型剖析 11.Redis多实例集群架构与关键技术 12.NewSQL数据库技术简介及其适用场景 |
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大数据项目选型、实施、优化等问题交流讨论 |
大数据项目的需求分析、应用实施、系统优化，以及解决方案等咨询与交流讨论 |
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第四天 |
学习考核与业内经验交流 |
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课程预约与咨询电话：010-64707530 金老师
