摘要：
大数据运维培训要学什么课程？大数据技术数据自动化运维学什么？大数据需要从运维开始做起吗？专科大数据怎么办？如何利用大数据解决后期产品运维问题？大数据运维培训要学什么课程？大数据运维... 大数据运维培训要学什么课程？
3. Hive、HBase、Spark、Flume的使用与应用；
6. 大数据监测工具的使用与应用。
大数据技术数据自动化运维学什么？
大数据技术数据自动化运维涵盖了数据采集、处理、存储、分析等各个方面，通过自动化运维技术来提高数据处理效率和精准度，同时降低人工成本和错误率。
具体方面包括：自动化数据***集和清洗，自动化分布式计算和存储，自动化数据挖掘和机器学习，自动化性能监控和故障诊断等。学习这个领域需要掌握大数据基础知识、数据处理技巧、分布式计算、自动化运维等多方面知识，能够有效应对大数据处理与运维的挑战。
大数据技术数据自动化运维是指利用大数据技术对运维过程中出现的问题进行实时监控、快速定位和精准解决，从而实现运维的自动化。
学习这个技术需要掌握大数据平台的部署、监控和调优，熟悉运维自动化的理论和实践技术，以及了解大数据应用场景和数据分析技术，从而为企业的数字化转型和数据驱动的业务决策提供支持。
大数据需要从运维开始做起吗？
需要。
第一：从软件开发开始做起。掌握大数据技术的同时会具备一定的程序开发能力，所以如果大数据相关岗位的要求比较高，可以从基础的软件开发开始做起，然后再逐渐转换到大数据开发岗位。由于软件开发岗位的人才迭代速度比较快，而且岗位数量比较多，所以从事软件开发做起相对会容易一些。
第二：从网络运维开始做起。对于学习大数据运维的技术人员来说，如果大数据运维岗位比较少，可以先从网络运维开始做起，在做网络运维的过程中也会积累大量的工作经验，比如网络配置、服务器配置、安全配置等等，这些经验对于未来从事大数据运维都会有一定的帮助。
第三：互联网企业集中的地区会更容易实现就业。目前大数据技术的主要应用领域还是集中在互联网企业，互联网企业对于大数据人才的需求量也比较大，尤其是从事电子商务的互联网企业更是如此。所以，在互联网企业比较集中的地区会更容易实现就业。
专科大数据怎么办？
毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。
可以选择从事数据开发、数据平台开发、数据仓库等方向。
一些大厂例如阿里、[_a***_]、美团等会招聘一些专门做底层框架开发的人员，比如Flink的源码开发，这些人才在大数据方向非常抢手。
在电信、金融、能源等传统行业，越来越多的用户开始尝试或考虑使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。
如何利用大数据解决后期产品运维问题？
产品后期，一般进入营销为主导的阶段，产品所在的行业已步入成熟甚至衰退期，产品同质化严重，基本上能够吸引人的产品功能其他产品也几乎具备，所以产品运营和营销是这个阶段的战略重心。
目前比较流行的大数据营销，传统的漏斗模型用的比较多，从用户看到，到点击，再到下单付费，每个渠道入口都有相对固定的转化率，可以根据目前的每个步骤的转化率，制定不同的转化目标，由产品部门和营销部门共同完成。
比较普遍的用法，比如百度搜索，有搜索关键词，收索提示关键词，广告弹窗，相关推荐等，每一种营销方式的关键词价格肯定不一样，重心放在哪个渠道入口，肯定要用到大数据分析，计算每一个渠道入口的点击量，转化为付费客户的量，计算这个渠道带来的收益，和广告成本做比对，然后决策重点使用哪个渠道。
上述案例是横向纬度比较，还有以时间为主的纵向纬度比较，如果出现了某一段时间，转化率特别低的情况，就要以用户为中心去分析用户需求，根据用户需求来改进产品，毕竟好产品才是根本，没有优秀的产品，再牛的营销也是白搭。如果条件允许，产品上线前最好做a***est，以测验此次产品改造能否满足用户需求。
