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　　人们总要受苦，不在读书时受苦，就得在工作时受苦，虽然大数据分析统计师的发展好、薪水高，但得了就业的“便宜”，在课程学习上就得比别人多付出一些努力，大数据分析统计的课程真心不少。

　　第一，大数据前沿知识以及hadoop概况介绍、linux、unbuntu系统基础知识详解。

　　第二，hadoop部署进阶，是在这个阶段需要学会集群模模式搭建，hdfs深入剖析。

　　第三，大数据导入与存储，利用mysql数据库基础知识、hive语法、hive部署安装与案例分享、sqoop安装及应用。

　　第四，hbase理论与实践，除了基础的hbase简介之外，还有hbase数据存储、项目实战。

　　第五，spaer配置及使用场景，sparkRDD详解。

　　第六，spark大数据分析原理、内核、任务调度。

　　上面所说乃是大的课程模块，在每个模块中还涉及了许多细节内容，得一个都不能少的学会才行。举个例子，如初期的数据获得，并非调查机构给到的所有数据都有分析的价值，得按照一定标准就无效数据做剔除，如果有效无效数据都参杂在一起，分析的结论根本无意义。
 

　　在大数据分析统计课程学习中其实主要学的是各种软件和算法，在数据分析统计的过程中，得将凌乱的数据依托软件和算法进行无效数据的剔除、有效数据的剖析并在后期得出对应的结果，以结论为导向去制定策略，这就是大数据分析统计师的日常工作职责。在日常从业中所需要用到的软件、系统掌握的算法，在课程培训班内部都得涉及，只有满足如此条件的机构才是靠谱的。

　　即便在同样的机构内，学生的成绩也会有高低之分，缘何?不同学生的资质、投入度不同，如果本身资质不高那更好勤奋认真努力的付出，如此才能将必备技能掌握起来，为自己成为优秀大数据分析统计师做好铺垫，建议先做一下培训前测试、就自我水平做定位，然后安排一个学习计划，配合机构的课程去展开系统学习，这样就能在更短时间内形成体系。