大數據技術體系龐雜，基礎技術覆蓋數據采集、數據預處理、分布式存儲、NOSQL數據庫、多模式計算、多模態計算、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。那么南昌大數據培訓班有推薦的嗎?

大數據培訓小編推薦選擇達內大數據課程：

JavaEE深度開發

達內Java大數據課程不僅要讓學生掌握如何使用框架開發系統，而且要深入框架內部源代碼，這樣的做法為學生后續在企業通往架構師的道路做了很好的鋪墊，學生可以更加自信的進入企業工作。

互聯網架構

達內大數據課程體系在互聯網架構方面涉及比較全面，既有負載均衡Nginx，也有基于搜索Solr，緩存Redis等。當學習完這些課程以后，已經對互聯網架構有一定實操和熟練。

大數據開發

注重底層的學習，在學習hadoop之前，要先掌握NIO,RPC,AVRO等內容。同時還注重上層應用。既有基于電信的zebra項目，也有基于電商的大數據分析項目讓學生通過大數據階段的學習。

大數據和商業智能的本質區別說明：

1、大數據和商業智能的區別

我先拋開數據、拋開業務應用，就說大數據技術平臺和商業智能技術平臺的本質區別，那就是技術架構的升級。如果你發現你運行一個報表需要3-5天，而且不管升級單臺服務器硬件，還是擴展服務器集群，性能提升并不明顯，那說明，技術架構不能支撐現有需求了，需要升級技術架構了。那說明你需要考慮上馬大數據技術平臺了。

2、大數據為啥這幾年火了？

大數據為啥這幾年火了，有兩方面驅動，一方面是數據量，一方面是數據類型。

從數據量來說，因為移動手機人手一部隨時隨地產生信息，智能設備&物聯網、產業鏈打通、互聯網社區、電子商務這些新技術新應用的產生，導致數據量激增。如果企業沒有搞這些新技術新應用，那數據量只是隨企業業務規模增大而增大。

從數據類型來說，過去企業一般只關注應用系統產生的關系型數據，或者是EXCEL產生的結構性數據。過去我們不關注這些信息，但是隨著我們應用的需求，如生物識別、聲音識別、圖像識別、視頻識別、用戶地理周邊價值挖掘、社交信息價值挖掘，我們需要收集這些信息，也需要分析這些信息。而過去專注結構性數據的商業智能技術平臺顯然就不適合來高性能處理這些非結構化信息。如果企業沒有收集和處理這些非結構化信息的需求，當然也不存在真正的大數據技術平臺購買需求。

3、大數據能干啥？

大數據技術平臺這幾年發展飛速，從Hadoop的海量批處理作業，Spark又往前走了一步可以更多的利用內存來計算，而Storm更進一步可以數據邊導過來邊處理。這就讓大數據的計算性能、處理性能高很多，不需要我們再等待幾天來看結果了。這樣就能滿足咱們實時的應用需求，比如說搜索關聯推薦想通過用戶上下文的點擊大數據來實時推薦，過去無法滿足，現在可以了。這比過去商業智能OLAP離線數據處理要高很多。

但是，大數據應用技術這么多年并無長足進步。我們的大數據技術平臺只是讓更大量的數據可以高性能的存儲和計算了，但如何高價值利用數據，我們目前的應用技術還不支撐。