想咨询一下关于大数据开发培训课程有哪些？的问题，大家能帮助我解答一下吗
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想学大数据或者说想入门大数据，技术肯定是第一重要的，不会大数据的技术谈什么大数据。那么大数据的技术怎么学，要知道大数据是依赖Java的，首先要保证Java得会。
咱们从业务来说，一个项目一般包含：前端，后端，后后端，大数据属于后后端，是在项目开发完成之后有了数据之后才到大数据这一步
从上帝视角看张图：（图1）
大数据工作分为图1这几种，和后端接触的是ETL工程师，负责将数据拿到大数据平台，然后供数仓开发工程师使用，大数据开发负责大数据平台的建设，后面还有数据分析师，AI工程师等
数仓工程师 (全称：数据仓库工程师)
数仓工程师日常工作一般是不写代码的，主要以写 SQL 为主！
数仓工程师是大数据领域公司招聘较多的岗位，薪资也较高，需要重点关注！
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
就目前来说，大多数的企业还是以离线数仓为主，不过未来趋势肯定是实时数仓为主，所以学习时，为了现在能找到工作，需要学习离线数仓，为了以后的发展，需要学习实时数仓。所以，离线和实时都是我们重点掌握的！
需要掌握的技能：
不管离线还是实时，重中之重就是：SQL
SQL 语法及调优一定要掌握，这里说的 SQL 包括 mysql 中的 sql，hive中的 hive sql，spark 中的 spark sql，flink 中 的 flink sql。
在企业招聘的笔记及面试中，一般问的关于 sql 的问题主要是以 hive sql 为主，所以请重点关注！
除 sql 外，还需要重点掌握以下技能，分为离线和实时
离线数仓需要重点掌握的技能：
Hadoop（HDFS，MapReduce，YARN）
Hive（重点，包括hive底层原理，hive SQL及调优）
Spark（Spark 会用及了解底层原理）
Oozie（调度工具，会用即可）
离线数仓建设（搭建数仓，数仓建模规范）
维度建模（建模方式常用的有范式建模和维度建模，重点关注维度建模）
实时数仓需要重点掌握的技能：
Hadoop（这是大数据基础，不管离线和实时都必须掌握）
Kafka（重点，大数据领域中算是唯一的消息队列）
Flink（重中之重，这个不用说了，实时计算框架中绝对王者）
HBase（会使用，了解底层原理）
Druid（会用，了解底层原理）
实时数仓架构（两种数仓架构：Lambda架构和Kappa架构）
2. 大数据开发工程师
数据开发工程师一般是以写代码为主，以 Java 和 Scala 为主。
大数据开发分两类，第一类是编写Hadoop、Spark、Flink 的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发，如对开源框架的扩展开发，数据中台的开发等！
需要重点掌握的技能：
语言：Java 和 Scala（语言以这两种为主，需要重点掌握）
Linux（需要对Linux有一定的理解）
Hadoop（需理解底层，能看懂源码）
Hive（会使用，能进行二次开发）
Spark（能进行开发。对源码有了解）
Kafka（会使用，理解底层原理）
Flink（能进行开发。对源码有了解）
HBase（理解底层原理）
很多公司招聘时大数据开发和数仓建设分的没有这么细，数据开发包含了数仓的工作！
3. ETL工程师
ETL是三个单词的首字母，中文意思是抽取、转换、加载
ETL工程师是对接业务和数据的交接点，所以需要处理上下游的关系
对于上游，需要经常跟业务系统的人打交道，所以要对业务系统比较熟悉。比如它们存在各种接口，不管是API级别还是数据库接口，这都需要ETL工程师非常了解。
其次是其下游，这意味着你要跟许多数据开发工程师师、数据科学家打交道。比如将准备好的数据（数据的清洗、整理、融合），交给下游的数据开发和数据科学家。
需要重点掌握的技能
语言：Java/Python（会基础）
Shell脚本（需要对shell较为熟悉）
Linux（会用基本命令）
Kettle（需要掌握）
Sqoop（会用）
Flume（会用）
MySQL（熟悉）
Hive（熟悉）
HDFS（熟悉）
Oozie（任务调度框架会用其中一个即可，其他如 azkaban，airflow）
4. 数据分析工程师
分析师们会根据数据和业务情况，分析得出结论、制定业务策略或者建立模型，创造新的业务价值并支持业务高效运转。
需要重点掌握的技能：
数学知识（数学知识是数据分析师的基础知识，需要掌握统计学、线性代数等课程）
编程语言（需要掌握Python、R语言）
分析工具（Excel是必须的，还需要掌握 Tableau 等可视化工具）
数据敏感性（对数据要有一定的敏感性，看见数据就能想到它的用处，能带来哪些价值）
#数据库##大数据##数据分析##数据分析师##SQL#
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等
第二阶段Javaee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，JavaWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
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淡定自如
2022-11-22欢迎报考西安文理学院数据科学与大数据技术专业！
专业解读
01
专业概况
数据科学与大数据技术专业于2019年经陕西省教育厅和教育部批准设置，其前身是2010年设置的信息与计算科学专业，2018年成立了西安文理学院阿里云大数据应用学院，2019年9月首次招生。目前在校本科生272人。
本专业现有专任教师11人，其中高级职称教师5人，博士4人，硕士7 人，教师分别来自西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、北京师范大学等国内知名院校，师资队伍年龄、职称、学历、学缘结构合理。
本专业秉持“坚持理科特色的同时，积极进行学科的交叉与融合，面向地方经济发展需要培养应用型人才”的建设思路，采取校企合作共同培养模式，在阿里云大数据应用学院、鲲鹏产业学院协同育人框架下，课堂教学引入实践实训平台、在线学习MOOC平台、云计算/大数据项目实训资源和工程案例等，通过阿里ACA、ACP培训和华为认证体系，培养当下最热门的大数据、云计算、人工智能、算法分析等行业急需的人才。
02
培养目标
数据科学与大数据技术专业旨在培养具有大数据思维及分析应用技术能力；具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力；能够从事与大数据有关的科研、开发和应用领域工作，具有数学、统计学、计算机等交叉学科素养和宽广视野的应用复合型人才。
03
课程设置
课程设置方面，充分考虑专业定位和办学特色，突出数学基础的同时增加实践课程比重，邀请企业导师授课，做到课程学习内容和行业就业需求无缝衔接。
主干课程主要包括：数学分析、高等代数、数学建模、Java程序设计、数据结构、Web前端技术、开源大数据核心技术、Python程序设计、数据可视化等。
04
实践环节
课程设计、项目实践、企业生产实习与实训、毕业设计。
05
就业方向
毕业生可进入相关企业从事大数据系统研发、大数据应用开发、大数据分析等工作，担任大数据系统架构师、大数据系统分析师、Hadoop开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等岗位工作。近年来，本专业就业率达95%以上，均实现了高质量就业。
06
学位授予
理学学士 来源西安文理学院招生办公室