原标题：大数据培训费用是多少科多大数据要学习多久

近年，大家对大数据开发的关注被提升到了前所未有的高度只因我国大数据开发人才稀缺，掌握大数据开发技能的人更是少之又少所以大数据开发工程师变成香饽饽，大数据开发技术的工程师薪资自然水涨船高所以想学习大数据的人越来越多。

科多大数据带你看看学习完大数据能胜任什么工作呢？

许多小伙伴都加入了大数据学习的大军是自学还是参加专业的大数据培训，荿了大家谈论的话题但重点是，不管是自学大数据技术还是参加大数据培训都要有一个好的学习方法和科学的大数据学习课程，费用吔是不尽相同我今天就把成都科多大数据公司的培训课程分享给大家，希望对学习大数据技术的小伙伴能有所帮助

第一阶段：静态网頁基础（HTML+CSS）

1. 难易程度：一颗星

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

1. 难易程度：两颗星

2. 主要技術包括：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

第四阶段：企业级开发框架

1. 难易程序：三颗星

第五阶段： 初识大数据

1. 难易程度：三颗星

2. 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庫，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、目錄结构、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高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP

第六阶段：大数据数据库

1. 难易程度：四颗星

2. 主要技术包括：Hive入门（Hive简介、Hive使用場景、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高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase

第七阶段：实时数据采集

1. 难易程序：四颗星

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高级使用（java开发、主要配置、优化项目）、数据可视化（图形与图表介紹、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

第八阶段：SPARK数据分析

1. 难易程序：五颗星

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高级使用（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

现在科多大数據更新大数据开发、数据分析、python爬虫等试听视频，小伙伴们可上科多大数据官网咨询领取哦~