杭州大数据培训面授班哪家专业?大数据课程哪个培训机构好?在学习大数据技术之前需要三思而后行。每一个有远见的人都懂得为自己的未来投资，但前提是有价值的投资。
大数据工程师培训，对于有志于在互联网行业走技术路线的人来说便是一个非常有价值的投资，但对于不想走大数据技术路线的人来说就是一个失败的投资。所以应该结合自身情况选择适合自己的大数据培训课程。大数据培训都有哪些课程?小编总结了一下七点：
一、 静态网页基础(html+css)
(1)课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
(2)主要技术包括：html常用标签、css常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
二、javase+javaweb
(1课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
(2)主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、io、mysql(基本sql语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)jdbc、线程、反射、socket编程、枚举、泛型、设计模式
三、前端框架
(2)课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时
(2)主要技术包括：java、jquery、注解反射一起使用，xml以及xml解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、svn、maven、easyui
四、企业级开发框架
(1)课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
(2主要技术包括：hibernate、spring、springmvc、log4j slf4j 整合、mybatis、struts2、shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webservicecxf、tomcat集群和热备、mysql读写分离
五、初识大数据
(1)课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
(3)主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、linux shell编程(shell变量、循环控制、应用)、hadoop入门(hadoop组成、单机版环境、目录结构、hdfs界面、mr界面、简单的shell、java访问hadoop)、hdfs(简介、shell、idea开发工具使用、全分布式集群搭建)、mapreduce应用(中间计算过程、java操作mapreduce、程序运行、日志监控)、hadoop应用(yarn框架介绍、配置项与优化、cdh简介、环境搭建)、扩展(map 端优化，combiner 使用方法见,top k,sqoop导出,其它虚拟机vm的快照,权限管理命令,awk 与 sed命令)
六、 大数据数据库
(1)课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
(2)主要技术包括：hive入门(hive简介、hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、hive shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、hive应用(distinct实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、hbase shell编程(ddl、dml、java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说hbase模块(region、hregion server、hmaster、zookeeper简介、zookeeper配置、hbase与zookeeper集成)、hbase特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
七、 实时数据采集
(1)课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
(2)主要技术包括：flume日志采集，kafka入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、kafka详解(分区、主题、接受者、发送者、与zookeeper集成、shell开发、shell调试)、kafka使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、charts工具分类、柱状图与饼图、3d图与地图)、storm入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、strom开发(strom mvn开发、编写storm本地程序)、storm进阶(java开发、主要配置、优化项目)、kafka异步发送与批量发送时效，kafka全局消息有序，storm多并发优化
八、 spark数据分析
(1)课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
(2)主要技术包括：scala入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、scala进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、scala使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、spark入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、spark数据集与编程模型、spark sql、spark 进阶(data frame、dataset、spark streaming原理、spark streaming支持源、集成kafka与socket、编程模型)、spark编程(spark-graphx、spark-mllib机器学习)、spark应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、spark ml kmeans算法，scala 隐式转化特性
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