没接触过大数据的人也许不清楚大数据是否好学，但你能点开这篇文章，说明你对魔据教育培训是比较感兴趣的，换成不感兴趣的同学，早就跳过啦，是不是？呐，我们就一起来看下魔据教育的具体培训课程吧。
第一阶段：基础课程
1. 难易程度：2颗星
2. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+上机实验课程）：248课时
3. 主要技术内容：JavaSE（进制之间的转换，正则表达式的应用，JVM 内存管理等）；关系型数据库（Oracle数据库和Mysql数据库，数据库编程，Oracle数据库分布式环境搭建，数据库设计）；Linux操作系统（Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程，Linux基础命令用户和权限管理、软件包安装磁盘管理，日志管理，进程管理等）
4.学过这些你掌握的技术：开发和部署桌面、服务器以及嵌入设备和实时环境中的Java应用程序。Linux环境搭建、shell脚本小游戏贪吃蛇。
第二阶段：大数据概论及分布式文件系统
1.难易程度：3颗星
2. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+上机实验课程）：72课时
3. 主要技术内容：Hadoop（Hadoop 核心组成介绍及hdfs、mapreduce 体系结构，Hadoop 的集群结构，通过命令行和浏览器观察hadoop等）；HDFS（HDFS的基本特征与架构、目标、核心设计，HDFS文件系统操作命令，HDFS可靠性的设计实现DFS的HA机制、Federation机制等）。
4. 学过这些你掌握的技术：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析，在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。
第三阶段：分布式数据课程
1.难易程度：4颗星
2. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+上机实验课程）：76课时
3. 主要技术内容：HBASE（HBase分布式数据库介绍、核心功能模块，HBase安装、硬件要求、软件要求，HBase扫描器、过滤器，HBase客户端管理AP等）；Sqoop（Sqoop介绍，安装部署Sqoop，Sqoop使用流程，Sqoop实战案例等）；数据仓库工具HIVE（Hive基本概念、数据类型和文件编码，HiveQL：查询、视图和索引等）。
4. 学过这些你掌握的技术：可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询。在HADOOP(Hive)与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
第四阶段：大数据应用课程
1. 难易程度：4颗星
2. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+上机实验课程）：78课
3. 主要技术内容：大数据离线分析（Spark，机器学习，Python语言、函数式编程Scala等）；数据实时分析（实时计算框架Storm，消息订阅分发系统Kafka，海量日志采集，系统Flume上机实验课程等）。
4. 学过这些你掌握的技术：举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，某大型网站日志分析，移动业务感知分析，实时检测车辆超速项目，实时非法网站检测项目。
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