一个合格的大数据培训机构应该有哪些课程。
工具/原料
Linux
Hadoop
storm
i5核心、8G以上内存电脑
主要内容
1、第一阶段：Linux运维基础实战入门。Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell脚本编程、Linux权限管理等基本的Linux使用知识，了解Linux常见版本，通过实际操作学会使用。
2、第二阶段：云计算。主要讲虚拟化概述、虚拟化原理及分类、云计算在大数据领域的作用和地位、虚拟化的发展方向。大数据脱胎于云计算，必须对云计算有初步了解才能深入探讨大数据的发展。这一点有很多机构都不太专注，马哥大数据做的不错。
3、第三阶段：RDBMS与NoSQLredis精讲。主要讲数据库分类、Mysql（MariaDB）体系架构、配置、DDL、DML及企业级集群架构。同时也要深入NoSQLredis体系结构、数据结构、命令和API、持久化原理、策略以及数据库集群知识。这一段是大数据的必备基础，没有数据库就没有数据，大数据也无从谈起。这个也是马哥专精。
4、第四阶段：Java语言与Python语言。这一阶段主要讲解Java和Python的配置、语法、使用、进阶，详细介绍两种语言在大数据当中的作用，同时辅以实战帮助掌握语言能力。许老师很擅长。
5、第五阶段：Hadoop生态圈。Hadoop是大数据的重中之重，吴坤是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
6、第六阶段：Storm实时计算框架。Storm主要用来处理实时计算的问题，这一阶段需要讲解Storm的架构原理、安装部署、实战演练，同时穿插卡夫卡的体系、使用、发布、订阅等。
7、第七阶段：Spark核心课程。这是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
8、第八阶段：数据综合项目前七个阶段都是理论知识的学习和实战演练，到了这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，保证工作能力。