為什么制作大數據工程師系統培訓之路這門課程？
大數據已經被抄的很熱了，但通過我多年從事數據相關工作的經驗，這個行業(yè)目前已經逐漸成熟了，每天我們在互聯網都要存留大量的信息，但如何收集、整理這海量的信息，并產生價值，已經是各行各業(yè)都在探索的重要課題，且不說在海量數據中挖掘用戶需求，預測未來的市場導向，就連政府的政務數據也要云計算、大數據。但是目前大數據工程師的人才缺口非常大，現在投身大數據領域絕對是絕佳的時機。但但從技術角度來看，有一定難度，大數據需要很多種基礎理論知識與編程框架、分布式服務器等來支撐，這也是使得一個大數據工程師的人才要比做應用開發(fā)、做業(yè)務系統編程的人才缺的多。所以我們通過多年的經驗，來設置這樣一門課，希望能讓同學們更容易的踏上這條路！
學習思路指引：
如果有編程背景這是最好的了，會節(jié)省很多學習時間，更容易理解。因為大數據環(huán)境比較復雜，并不像學習編程軟件一樣，機器安裝一下，跟老師敲幾行代碼就可以了，但大數據可就要麻煩多了，至少要準備好虛擬化的集群環(huán)境，然后又要安裝部署各種計算框架，所以需要有耐心，有一定解決問題的能力，堅持不懈，才有可能學好大數據。我推薦的學習步驟是:打好基礎，理解為主。多動手實踐，一定自己搭建出編程環(huán)境。后面再不斷的學習spark、python、storm、云計算等相關課程，慢慢自己的頭腦中會形成一套知識體系，對大數據的理解也會越來越透徹！
總結： 學習方法很重要，需要堅持，自己要有一定解決問題的能力，前途無量！
基礎入門篇
課程介紹：
大數據包含的知識面非常廣泛涉及很多技術，我根據自己多年工作經驗與自己收集整理的課程做的設置。基礎進階，重點是從Java語言學起，然后是對Linux的學習，統計學的學習。大數據包含幾個部分一是數據的采集與處理，二是大數據的應用，第一部分依靠分布式、云計算與一些處理特殊情況，數據處理的技術框架組成，這里重點是hadoop分布式框架，spark框架。分別解決大數據存儲問題。同時對于關系數據庫對大量數據的處理也需要學習，畢竟很多大型商業(yè)系統的業(yè)務數據還是由傳統的關系數據庫進行管理的。最后，再linux與java上我也加入了深入學習的課程。供同學提高編程能力與水平。這套課程比較適合伴隨職業(yè)生涯慢慢學。不適合填鴨式學習。不能當電視劇看，沒意義
課程目錄：
【重點課程】大數據的Java基礎 14課
【重點課程】大數據的linux視頻教程 21課
【重點課程】大數據的統計學基礎 15課
【重點課程】Hadoop數據分析平臺 17課
【重點課程】Hadoop2.X大數據平臺視頻教程 14課
【知識補充】Scala語言入門 5課
【知識補充】大數據平臺Spark入門與精通 10課
【重點課程】Maven視頻教程 15課
【重點課程】Linux文本編輯器VIM視頻教程 6課
【重點課程】Git權威指南視頻教程 8課
【重點課程】大數據平臺Storm入門到精通 15課
【重點課程】大數據C、C++基礎 14課
【重點課程】Linux運維精通VIP視頻教程 56課
【重點課程】MYSQL高級性能優(yōu)化與架構 16課
【重點課程】Oracle11g海量數據架構設計 13課
【知識補充】2015javaEE+Hadoop大數據 32期
中級進階篇
課程介紹：
這部分重點在于大數據的數據處理的技術應用，storm對于大數據的實時數據分析，像微博實時榜單這種應用，需要storm。etl工具可以從多種數據源，大數據、關系庫、文本等多種數據源抽取數據并統一加載。同時學習數據倉庫架構與研發(fā)流程的課程，學習數據倉庫的技術，對數據的整理與應用提出了一套方法論，通過OLAP的維度模型來處理各種數據應用需求，BI與數據接口等。同時學習mahout是做數據挖掘應用的深度學習的框架。還有Nosql的數據庫,Redis與Mongodb技術，用于第三方數據抓取的編程語言Python,與分布式內存處理技術的spark框架與scala語言。并且設置的一些實戰(zhàn)課程。未來課程內容也會不斷更新。
課程目錄：
【重點課程】Python網絡程序開發(fā) 12課
【重點課程】Storm大數據開發(fā)視頻教程 8課
【重點課程】Storm應用實戰(zhàn)視頻教程 18課
【重點課程】Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案例培訓教程 15課
【重點課程】數據倉庫全流程開發(fā)詳解 15課
【重點課程】ETL開發(fā)之Kettle視頻教程 15課
【重點課程】NoSQL與NewSQL數據庫引航 19課
【重點課程】MySQL數據庫運維 15課
【重點課程】大數據之Scala語言視頻教程 5課
【重點課程】Redis技術詳解 26課
【重點課程】Mongodb技術詳解 18課
【重點課程】Oracle職業(yè)直通車 26課
【知識補充】Mahout數據挖掘 28課
【知識補充】Docker大講壇指引未來的云計算 10課
【知識補充】Spark純實戰(zhàn)大講壇 5課
【知識補充】Spark亞太研究院spark大講堂 30課
高級實戰(zhàn)篇
課程介紹：
這個階段的重點是深入學習、源碼解析與實戰(zhàn)，源碼解析是希望能更深入的理解開源框架對解決實際問題的編程模型，同時很多大公司在對這些開源框架的應用上并不是直接拿來使用，因為標準版本可能無法解決這種大公司的一些特殊業(yè)務需求，都是對源代碼進行二次開發(fā)，升級改造，重寫等來滿足自己的業(yè)務需要，所以大牛是要有改編能力的。百度就是這樣干的，最好的例子就是咱們發(fā)貨用的云盤，就是。同時數據挖掘、機器學習也是非常重要的大數據應用，阿爾法狗就是利用這個技術打敗李世石的。openstack企業(yè)私有云是很多大企業(yè)內部都要用到的云服務技術，企業(yè)的內部應用目前也都是奔著SAAS，軟件及服務的方式來實現，所以企業(yè)內部的大數據技術也是非常必要的。
課程目錄：
【重點課程】Hadoop源碼解析與開發(fā)實戰(zhàn) 43課
【重點課程】大數據HBase源碼解析與開發(fā)實戰(zhàn) 26課
【重點課程】大數據Hive源碼解析與開發(fā)實戰(zhàn) 24課
【重點課程】大數據Hadoop數據挖掘實戰(zhàn)視頻教程
【重點課程】Zookeeper入門到精通 8課
【重點課程】Flume應用開發(fā)實戰(zhàn)視頻教程 12課
【知識補充】Mahout入門與項目實戰(zhàn) 20課
【知識補充】大數據之機器學習視頻教程 11課
【知識補充】大數據之Linux內核探秘 13課
【重點課程】深入淺出Hive企業(yè)級架構優(yōu)化 7課
【重點課程】Storm的集群搭建實戰(zhàn) 8課
【重點課程】OpenStack企業(yè)私有云實戰(zhàn)培訓課程 12課
【重點課程】Nutch相關框架視頻教程 20課
【重點課程】基于大數據的推薦系統設計 9
【知識補充】大數據挖掘下的機器學習 11課
全部：
鏈接：http://pan.baidu.com/s/1bpEMDe3 密碼：uuj1
防失效，分流：
01.大數據工程師之路基礎進階：
鏈接：http://pan.baidu.com/s/1qXN9vju 密碼：g8e4
02.大數據工程師中級：
鏈接：http://pan.baidu.com/s/1slJdRZ3 密碼：lj8s
03.大數據工程師之路高級實戰(zhàn)：
鏈接：http://pan.baidu.com/s/1c2aOY44 密碼：4eze
