大数据培训方案简介
大数据人才的培养是一项系统工程，企业可以通过在内部遴选相对符合基础条件的员工，打造自己专业的大数据团队，使学员能系统化获取知识结构和专业技能。

通过课程学习可以使学员获得如下能力：
✧通过本专业的学习，学员可以了解云计算、机器学习，文本和语义分析，图计算，可视化分析，以及MapReduce，NoSQL数据库，在并行计算等领域的基本概念，熟悉并行文件系统和分布式存储系统的组织方式和基本技术，掌握Map-Reduce的编程模型、相关基础和高级编程语言。

✧了解Hadoop生态系统的组成和主流模块的架构原理，以及其在典型工业界的大数据处理和分析领域的应用场景。

使学员掌握海量数据计算的基本概念与原理，特别是面向分布式计算和存储的关键技术原理，培养员工解决大规模数据处理的基础能力，学会编写简单数据处理程序。

大数据系统架构师培养方案
课程介绍：
该课程将带领学员理解大数据处理的分析思路和方法，提高大数据技术架构设计能力和管理能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。

该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。

并在培训过程中与学员交流培训经验与技巧，以帮助学员将大数据技术复制下去。

另外，在实战演练过程中介绍大数据项目开展步骤及项目控制。

课程天数：
3~12天
培训目标：
通过课程培训，让学员掌握：
1、掌握大数据方法体系；
2、掌握Hadoop原理技术；
3、掌握大数据质量管理体系；
4、掌握大数据架构设计思路与方法；
5、掌握大数据架构课程培训技巧；
6、掌握大数据项目的开展步骤及项目控制技巧；
7、授课期间搭建一个基于hadoop的大数据模拟架构平台。

培训对象：
大数据运营、管理和分析人员
参训条件：
管理人员及数据分析人员
课前调研：
在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。

课程大纲：
课后考核与跟进：
在上机考试结束后完成毕业考核的评估。

并在本次培训结束后听取学员建议，改善下期课程，并跟进学员在工作中的应用情况，并为学员提供远程的技术答疑，确保学员能够学以致用。

大数据挖掘培养方案
课程介绍：
该课程将带领学员理解大数据分析的分析思路和方法，了解云计算、机器学习、统计分析，文本和语义分析，可视化分析等技术。

提高大数据模型分析能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。

该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。

课程天数：
3~5天
培训目标：
通过课程培训，让学员掌握：
1、掌握大数据方法体系；
2、掌握大数据挖掘的原理和思路；
3、熟悉各种大数据分析的模型；
4、掌握通信大数据分析的思路与能力。

培训对象：
大数据分析人员
参训条件：
管理人员及数据分析人员
课前调研：
在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。

课程大纲：
课后考核与跟进：
在上机考试结束后完成毕业考核的评估。

并在本次培训结束后听取学员建议，改善下期课程，并跟进学员在工作中的应用情况，并为学员提供远程的技术答疑，确保学员能够学以致用。