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主要包括七个部分，自从html5步入互联网行业以来，它的发展是非常迅速的，很多互联网公司都会涉及到html5编程开发技术。想要快速转型html5编程开发，就需要找专业的培训机构。目前培训机构有很多，html5培训班哪家好呢？在判断一家html5培训机构好与不好，首先要考量其课程的内容。如果想学习web前端，不如选择千锋教育，性价比远远高出其他培训机构，。
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千锋教育HTML5课程大纲主要包括：第一阶段：前端页面重构。内容包含了：(PC端网站布局项目、HTML5+CSS3基础项目、WebApp页面布局项目)。第二阶段：JavaScript高级程序设计。内容包含：原生 JavaScript交互功能开发项目、面向对象进阶与 ES5/ES6应用项目、JavaScript工具库自主研发项目)。第三阶段：PC端全栈项目开发。内容包含：(jQuery经典交互特效开发、HTTP协议、Ajax进阶与PHP/JAVA开发项目、前端工程化与模块化应用项目、PC端网站开发项目、PC端管理信息系统前端开发项目)。第四阶段：移动端项目开发。内容包含：(Touch端项目、微信场景项目、应用 Angular+Ionic开发 WebApp项目、应用 Vue.js开发 WebApp项目、应用 React.js开发 WebApp项目)。第五阶段：混合(Hybrid,ReactNative)开发。内容包含：(微信小程序开发、React Native、各类混合应用开发)。第六阶段：NodeJS全栈开发。内容包括：(WebApp后端系统开发、一、NodeJS基础与NodeJS核心模块二、Express三、noSQL数据库)。第七阶段：大数据可视化。千锋教育多年办学，课程大纲紧跟企业需求，更科学更严谨，每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升，都可以找到适合的班型，是一家性价比极高的教育机构。
Linux基础：云计算涉及的平台都基于Linux操作系统，ubuntu、CentOs或是RDO，都是。
编程：云计算用的比较多的是Python，如果有兴趣做开发，接触源码，学习下Python.
云计算：搞懂云计算概念与架构，建议买相关书籍看。
华为的认证没有接触过，不确定。不过华为云计算是基于OpenStack的,OpenStack的认证建议可以看看OpenStack官方(基金会）推出的Certified OpenStack Administrator.
云计算的关键技术有三大点：
⑴虚拟化技术：云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，它是涵盖整个IT架构的，包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化，它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来，打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限，实现IT架构的动态化，实现资源集中管理，使应用能够动态地使用虚拟资源和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。
对于信息系统仿真，云计算虚拟化技术的应用意义并不仅仅在于提高资源利用率并降低 成本，更大的意义是提供强大的计算能力。众所周知，信息系统仿真系统是一种具有超大计算量的复杂系统，计算能力对于系统运行效率、精度和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以将大量分散的、没有得到充分利用的计算能力，整合到计算高负荷的计算机或服务器上，实现全网资源统一调度使用，从而在存储、传输、运算等多个计算方面达到高效。
⑵分布式资源管理技术：信息系统仿真系统在大多数情况下会处在多节点并发执行环境中，要保证系统状态的正确性，必须保证分布数据的一致性。为了分布的一致性问题，计算机界的很多公司和研究人员提出了各种各样的协议，这些协议即是一些需要遵循的规则，也就是说，在云计算出现之前，解决分布的一致性问题是靠众多协议的。但对于大规模，甚至超大规模的分布式系统来说，无法保证各个分系统、子系统都使用同样的协议，也就无法保证分布的一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术圆满解决了这一问题。Google公司的Chubby是最著名的分布式资源管理系统，该系统实现了Chubby服务锁机制，使得解决分布一致性问题的不再仅仅依赖一个协议或者是一个算法，而是有了一个统一的服务(service)。
⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模式。在并行编程模式下，并发处理、容错、数据分布、负载均衡等细节都被抽象到一个函数库中，通过统一接口，用户大尺度的计算任务被自动并发和分布执行，即将一个任务自动分成多个子任务，并行地处理海量数据。
如果你想要专业的学习云计算，更多需要的是付出时间和精力。课工场的课程很不错，你可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。
要参加2020年浙江省高校计算机等级考试的小伙伴们注意了，环球青藤小编整理分享了2020年浙江省高校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲，小伙伴们快来看看吧，希望以下内容对大家接下来的考试有所帮助，更多计算机等级考试信息敬请关注环球青藤计算机二级频道。
2020年浙江省高校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲
考试目标
掌握关系数据库理论和基本应用，掌握大数据基本概念、Hadoop与Spark的核心思想、分布式计算模型，具备基于关系数据库和大数据的数据管理和应用分析能力。
基本要求
1、掌握数据库的基本概念;
2、掌握关系模型、关系模型完整性约束和函数依赖范畴的规范化理论;
3、熟练掌握关系数据库设计方法：包括ER模型的设计、ER模型向关系模型的转换与优化、数据库逻辑结构设计;
4、熟练掌握在MySQL平台的基本用户管理、基本权限管理、SQL基本指令的应用;
5、熟练掌握MySQL存储过程和触发器的设计，理解数据库事务与并发控制机制;
6、理解大数据技术Hadoop与Spark的核心思想与各自的特点;Spark与Hadoop功能定位的区别与联系;理解Spark优于Hadoop的核心技术(RDD，DAG，内存计算，惰性求值);
7、掌握HDFS分布式文件系统与MapReduce计算模型;
8、熟练掌握常用的Linux命令行操作和Hadoop指令操作;
9、熟练掌握Hadoop分布式计算常见任务的MapReduce实现方法;
10、熟练使用交互式spark-shell编写分布式机器学习的任务。
考试内容
一、关系数据库应用(40%)
1、数据库的基本概念：数据、数据库与数据处理、数据库系统的组成、结构与发展历史;数据库三级模式结构的概念、数据逻辑独立性与物理独立性的含义。
2、数据库系统的数据模型类别：层次、网状、关系、面向对象数据库、NoSQL数据库模型的特点、区别与典型DBMS产品。
3、关系数据库的完整性约束类别：主键约束、外键约束、数据类型约束、(Not)Null约束、Check约束;掌握关系数据理论的函数依赖、1NF、2NF、3NF、BCNF的定义和判断方法。
4、结构化查询语言SQL的基本应用：数据库对象定义语言(DDL)(数据类型、库的创建与删除、表的创建、修改与删除、视图的创建与删除、索引的创建与删除)、数据库查询(单表查询、单表自身连接查询、2表或3表的连接查询(等值连接、自然连接、左外、右外、全外连接的select实现)、不相关与相关嵌套子查询、分组统计查询、查询结果排序)、数据更新(表数据的插入、删除和修改);其中不相关嵌套子查询要求掌握in、any、all的应用，相关嵌套子查询要求掌握exists谓词的简单应用。
5、MySQL存储过程和触发器的设计：MySQL平台下不带参数、带若干in、out参数的存储过程的设计及触发器的设计;存储过程的调用方法和触发器的测试;理解事务的定义、ACID特性与多用户数据库系统的封锁并发控制技术的基本原理。
6、MySQL用户及权限基本管理：新用户的创建、table对象的授权(select、insert、update、delete权限)。
7、简单数据库应用的数据库设计：需求描述、ER图设计、ER图向关系模型的转换方法、数据模型优化、设计视图、逻辑设计、物理设计;ER图包括实体、属性、联系(1对1、1对多、多对多)、参与度约束(最小min、最大max)的表示方法与含义。
二、大数据管理与分析技术(60%)
1、大数据基本概念：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
2、Hadoop框架基础理论： Hadoop特性、核心模块与相应的主要功能(HDFS分布式文件系统、MapReduce计算模型)。
(1)HDFS文件系统基本内容：体系结构、HDFS实现的目标与局限性、HDFS的NameNode和DataNode的功能与模块(NameNode：FsImage与EditLog;DataNode：数据存储与检索)。
(2)MapReduce计算模型基本内容：体系结构(Client、JobTracker、TaskTracker以及Task)、优势(容错性好、硬件要求低、编程难度低、使用场景多等)、设计策略(分而治之、计算向数据靠拢、Master/Slave架构)。
(3)Map/Reduce的输入/输出和工作流程：Input-Map-Reduce-Output。
3、常用的Linux命令行工具和Hadoop操作：
(1)Linux常用操作：cd、mkdir、rmdir、cp、mv、rm、cat、more、head、tail、touch、chown、chmod、find、tar、grep;
(2)Hadoop常用操作：Hadoop启动(所有进程启动、单进程启动)、查看目录(hdfs dfs –ls)、打开文件(hdfs dfs –cat)、本地文件或目录上传到Hadoop(hdfs dfs –put)、从Hadoop下载至本地目录(hadoop dfs -get)、删除Hadoop上文件夹或文件(hdfs dfs –rm||-rmr)、在Hadoop指定目录内创建新目录(hdfs dfs –mkdir)、将Hadoop某个文件重命名(hdfs dfs –mv)、将Hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件，同时download至本地(hdfs dfs –getmerge)、kill正在运行的Hadoop作业(hadoop job –kill)、查看PATH目录信息(hdfs dfs –count)、显示文件的内容(hdfs dfs –text)、查看帮助(hdfs dfs -help)。
4、经典统计算法(去重、计数、排序、TopK排序、求最大最小值)与关系运算(选择、投影、分组)的MapReduce实现。
5、Spark基本概念：Spark核心技术(RDD：弹性分布式数据集，RDD的两类操作：Transformation和Action，有向无环图 DAG、内存计算技术、惰性计算)、Spark特性(速度快、丰富的API、高容错性、部署方式多样化)、Spark的架构(驱动器程序、SparkContext对象、集群管理器(Cluster Manager)、工作节点)。
6、Spark应用程序的运行架构与运行流程(集群管理器(Cluster Manager)，多个工作节点(Worker Node)，每个应用的任务控制节点(Driver)和每个工作结点上负责具体任务执行进程(Executor))。
7、使用Spark MLib库进行机器学习(特征提取、统计、分类、回归、聚类、协同过滤)。
8、Spark经典应用场景分析：SQL查询，文本处理，分析，音乐、视频、广告精准推荐，实时数据分析。
以上就是小编整理的2020年浙江省高校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲，准备参加二级考试的同学们都来了解一下吧。想要及时了解考试动态的小伙伴可“ 免费预约短信提醒”届时环球青藤会及时为大家推送全国计算机等级考试相关信息提醒。环球青藤友情提示：对于想要参加计算机二级考试的小伙伴们，环球青藤特地为您准备了计算机二级考试资料，如有需要请点击文章下方“免费下载计算机二级考试资料”下载学习。
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
云计算首先需要的是学习它的系统基础。主要包括了Linux系统管理、数据库管理、KVM管理和云计算环境的建立
云计算的技术有很多，虚拟化，分布式计算等等。云计算虽然很热，但也是比较空，都是基础知识的聚集或者演化。如果你是想学习的话，我建议你还是学好计算机的基础知识，操作系统，编程语言，算法什么的。
