數據壓縮培訓學校

① 汽車壓縮還原技術培訓班

一，汽車壓縮復原技術是真的，技術的原理是汽車數據復原無膩子鈑金技術，核心工藝就是把鈑金整平，且不變薄。所以使用這種技術復原以後能夠做到無痕修復的程度。

二，數據復原採用的是無膩子鈑金機，總共有7種電流，而且不同的工具能夠調節不同的電流，也就是數據電流，從而進行鈑金修復才能夠達到最好的修復效果。這種修復技術是不噴漆不鈑金，並且成本不高，復原效果非常好。汽車出現了凹陷修復以後能夠快速的修復好，使用的是錫焊修。北京已經開始大面積採用這種修復技術了。

② 大數據培訓課程好學嗎

世界上沒有難學的知識有沒有難以教授的學生。這實際上是一個心態的問題，所謂世上無難事，只怕有心人。大數據方向很多：1、大數據開發；2、大數據分析；3、大數據可視化

目前大數據培訓機構提供的課程大約有兩種：一是大數據開發，二是數據分析與挖掘。以我的經驗來看，大數據開發相對會比較難一點，在我這里的學生認為。大數據的知識點很多，技術體系復雜，需要很認真的學習。大數據培訓一般指大數據開發，不需要數學和統計學基礎的，大數據分析需要數學和統計學基礎。

③ 大數據培訓需要多長時間難不難學

一般大數據的學習方式有兩種：

線下脫產學習，線上視頻教學。如果是0基礎學員參加線下脫產班學習的話，大多數培訓機構都是6個月左右的周期。

大數據的學習有一定難度，對於0基礎的小白來說，一定要細心、耐心，認真聽課，多多練習。大數據的薪資待遇是比較可觀的，目前大數據開發招聘還是以技術為主，大數據需要學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、並發編程等，加米穀的具體如下：

Java，大數據基礎：Linux基礎、Maven基礎

HDFS分布式文件系統

MapRece分布式計算模型+Yarn分布式資源管理器+Zookeeper分布式協調服務

Hbase分布式數據 庫+Hive分布式數據倉庫

FlumeNG分布式數據採集系統+Sqoop大數據遷移系統

Scala大數據黃金語言+kafka分布式匯流排系統

SparkCore大數據計算基石+SparkSQL數據挖掘利器+SparkStreaming流式計算平台

SparkMllib機器學習平台+SparkGraphx圖計算平台

大數據項目實戰

④ 工程資料員在哪裡有短期培訓班

做工程資料員，首先要懂基本的建築知識，那樣才能看懂圖紙，才能知道專業屬於，才能做個資料員，每個地方都有資料員考試培訓的地方，也可以找個老師傅帶上學習。同時買一本關於資料員學習的書好好看。
作為一名資料員要做到在每道工序報驗前必須先將涉及到本工序的材料報上，及時做好隱蔽工序報驗工作，進場材料應及時做台帳，並讓監理簽字認可（施工單位材料台帳應與監理台帳必須相吻合），所有收（發）文應做記錄並讓對方簽字，所有資料經報驗通過後及時將原件按資料組卷目錄擺放，並做好匯總，混凝土、砂漿試塊製作應及時登記，及時做好樁位軸線偏差記錄，每一分項都應有專項施工方案（如土方、鋼筋、模板、砌築、門窗、裝飾、保溫、屋面、地坪等，鋼結構組裝、焊接、塗裝、安裝、高強度螺栓、普通螺栓施工等），並對應做好書面技術交底，並讓被交底人簽字，所有非本人辦理的資料應及時向項目部匯報（如口頭匯報無效，應出具書面申請，並要求責任到人）。主體結構施工應及時做好沉降觀測記錄（每層一次），鋼結構工程根據設計要求也應做沉降觀測記錄。檢驗批報驗應做分項工程質量驗收記錄——分部（子分部）工程質量驗收記錄——單位（子單位）工程質量驗收記錄。混凝土試塊如發現有不合格的應及時進行回彈試驗（出具混凝土非破損檢測報告），商品混凝土應有混凝土質量證明書（攪拌站提供），同一分部、強度等級的試塊應按實際組數進行數理或非數理統計評定。所有設計變更應進行匯總，並做好圖紙變更台帳（所有設計變更應在竣工圖上反應）。
土建部分
1、開工前（具備開工條件的資料）：施工許可證（建設單位提供），施工組織設計（包括報審表、審批表），開工報告（開工報審），工程地質勘查報告，施工現場質量管理檢查記錄（報審），質量人員從業資格證書（收集報審），特殊工種上崗證（收集報審），測量放線（報審），
2、基礎施工階段：鋼筋進場取樣、送樣（圖紙上規定的各種規格鋼筋），土方開挖（土方開挖方案、技術交底，地基驗槽記錄、隱蔽、檢驗批報驗），墊層（隱蔽、混凝土施工檢驗批、放線記錄、放線技術復核），基礎（鋼筋原材料、檢測報告報審，鋼筋、模板、混凝土施工方案、技術交底，鋼筋隱蔽、鋼筋、模板檢驗批、放線記錄、技術復核，混凝土隱蔽、混凝土施工檢驗批，標養、同條件和拆模試塊），基礎磚牆（方案、技術交底，提前做砂漿配合比，隱蔽、檢驗批，砂漿試塊），模板拆除（拆模試塊報告報審，隱蔽、檢驗批），土方回填（方案、技術交底，隱蔽、檢驗批，土方密實度試驗）。
3、主體施工階段：一層結構（方案、技術交底基礎中已包含，鋼筋原材料、檢測報告報審，閃光對焊、電渣壓力焊取樣、送樣，鋼筋隱蔽、鋼筋、模板檢驗批、模板技術復核）。
4、裝飾裝修階段：地磚、吊頂材料、門窗、塗料等裝飾應提前進行復試，待檢測報告出來報監理審查通過後方可施工（方案、技術交底，隱蔽、檢驗批）。 5、屋面施工階段：防水卷材等主要材料應提前復試，待復試報告出來報監理審查通過後方可進入屋面施工階段（方案、技術交底，隱蔽、檢驗批）。 6、質保資料的收集：材料進場應要求供應商提供齊全的質保資料，鋼筋進場資料（全國工業生產許可證、產品質量證明書），水泥（生產許可證，水泥合格證，3天、28天出廠檢驗報告，備案證，交易憑現場材料使用驗收證明單），磚（生產許可證、磚合格證，備案證明、出廠檢驗報告，交易憑證，現場材料使用驗收證明單），黃沙（生產許可證，質量證明書，交易憑證現場材料使用驗收證明單），石子（生產許可證，質量證明書，交易憑證現場材料使用驗收證明單），門窗（生產許可證、質量證明書、四性試驗報告，交易憑證現場材料使用驗收證明單），防水材料（生產許可證，質量證明書、出廠檢測報告），焊材（質量證明書），玻璃（玻璃質量證明書），飾面材料（質量證明書），材料進場後設計、規范要求須進行復試的材料應及時進行復試檢測，其資料要與進場的材料相符並應與設計要求相符。
7、應做復試的材料：鋼筋（拉伸、彎曲試驗，代表數量：60t/批），水泥（3天、28天復試，代表數量：200t/批），磚（復試，代表數量：15萬/批），黃沙（復試，600t/批），石子（復試，代表數量：600t/批），門窗（復試），防水材料（復試），
8、回填土應做密實度試驗，室內環境應做檢測並出具報告。
9、混凝土試塊：混凝土試塊應每澆築100m3留置一組（不足100m3為一組），連續澆築超過300m3的可適當減少，每一澆築部位應相應留置標養、同條件和拆模試塊，標養是指將試塊放置在標准溫度和濕度的條件下養護（室內溫度恆定在120℃±3℃）28天送試，同條件是指將試塊放置在現場自然養護，當累計室外溫度達到600℃?天，拆模試塊是指在自然養護的條件下養護7天。 10、砂漿試塊：每天、每一樓層、每個部位應分別留置一組，標養條件下28天送試。
11、檢驗批：建築工程質量驗收一般劃分為單位（子單位）工程，分部（子分部）工程，分項工程和檢驗批。在首道工序報驗前應進行檢驗批的劃分（可按軸線等進行劃分）。
節能保溫部分
1、根據2007年新版節能保溫規范《GB50411-2007》要求，建築工程節能保溫資料應獨立組卷,保溫材料（如保溫砂漿、抗裂砂漿、網格布，擠塑板等材料除提供質保書、出廠檢驗報告外還應按批量進行復試，待復試報告出來報監理審查通過後再進行節能保溫的施工（方案、技術交底，隱蔽、檢驗批）。
2、保溫砂漿按規范要求應留置同條件試塊（檢測導熱系數、干密度和壓縮強度），每個檢驗批應抽樣製作同條件養護試塊不少於3組。（詳見建築節能保溫工程質量驗收規范《GB50411-2007》）。

⑤ 大數據培訓課程安排有哪些，深圳大數據培訓哪家好

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑥ 大數據培訓到底是培訓什麼

大數據培訓，目前主要有兩種：

1、大數據開發

數據工程師建設和優化系內統。學習hadoop、spark、storm、超大集容群調優、機器學習、Docker容器引擎、ElasticSearch、並發編程等；

2、數據分析與挖掘

一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。學習Python、資料庫、網路爬蟲、數據分析與處理等。

大數據培訓一般是指大數據開發培訓。

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。

⑦ 大數據培訓需要學多久

大數據要學多久，這得看你選擇的學校課程安排了，我是從零基礎開始學的，在光環大數據，大概學了5個月，白天全天上課，晚上復習做作業，每個學校的課程設置安排不一樣，可能如果沒有項目實戰的話時間會比較短的吧，還有如果你是有基礎的話學習時間可能會短一些~學習這件事兒不能著急呀，時間不是最重要的，重要的是能不能學會呢！

⑧ 各位大神，黑馬程序員培訓靠譜嗎我是一個毫無基礎的，如果我就讀的

黑馬程序員培訓機構在行業內口碑還是不錯的，是比較靠譜的。黑馬程序員培訓的教學經驗非常豐富，設施設備齊全，此外，根據多年教學經驗，黑馬培訓總結了一套先進、科學、高效的課程體系，幫助學員更好地進行培訓。

黑馬程序員培訓機構富特色和競爭力的教學服務內容和方式，充分體現了黑馬培訓機構以學員為中心的核心理念。對學員學習情況的跟蹤及指導。

從學員進校開始，就應該重點關注他們的學習方法，吸收的程度，及學習進度，督促和鼓勵學員經常來校上機和上課，幫助學員最大限度地利用教學資源，在學習期內成功完成學習。

⑨ 怎樣將幾個文件壓縮為培訓成果資源包

用WinRAR或者360壓縮之類的壓縮軟體就可以了 網上有很多教程

⑩ 大數據培訓學校學哪些內容

以下介紹的課程主要針對零基礎大數據工程師每個階段進行通俗易懂簡易介紹，方面大家更好的了解大數據學習課程。課程框架是科多大數據的零基礎大數據工程師課程。
一、 第一階段：靜態網頁基礎(HTML+CSS)
1. 難易程度：一顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：html常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態頁面的設計製作方式等
4. 描述如下：
從技術層面來說，該階段使用的技術代碼很簡單、易於學習、方便理解。從後期課程層來說，因為我們重點是大數據，但前期需要鍛煉編程技術與思維。經過我們多年開發和授課的項目經理分析，滿足這兩點，目前市場上最好理解和掌握的技術是J2EE，但J2EE又離不開頁面技術。所以第一階段我們的重點是頁面技術。採用市場上主流的HTMl+CSS。
二、 第二階段：JavaSE+JavaWeb
1. 難易程度：兩顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：java基礎語法、java面向對象(類、對象、封裝、繼承、多態、抽象類、介面、常見類、內部類、常見修飾符等)、異常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、分布式事務)JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設計模式
4. 描述如下：
稱為Java基礎，由淺入深的技術點、真實商業項目模塊分析、多種存儲方式的設計
與實現。該階段是前四個階段最最重要的階段，因為後面所有階段的都要基於此階段，也是學習大數據緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團隊開發、產出具有前後台(第一階段技術+第二階段的技術綜合應用)的真實項目。
三、 第三階段：前端框架
1. 難易程序：兩星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)：64課時
3. 主要技術包括：Java、Jquery、註解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前兩個階段的基礎上化靜為動，可以實現讓我們網頁內容更加的豐富，當然如果從市場人員層面來說，有專業的前端設計人員，我們設計本階段的目標在於前端的技術可以更直觀的鍛煉人的思維和設計能力。同時我們也將第二階段的高級特性融入到本階段。使學習者更上一層樓。
四、 第四階段：企業級開發框架
1. 難易程序：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和熱備、MySQL讀寫分離
4. 描述如下：
如果將整個JAVA課程比作一個糕點店，那前面三個階段可以做出一個武大郎燒餅(因為是純手工-太麻煩)，而學習框架是可以開一個星巴克(高科技設備-省時省力)。從J2EE開發工程師的任職要求來說，該階段所用到的技術是必須掌握，而我們所授的課程是高於市場(市場上主流三大框架，我們進行七大框架技術傳授)、而且有真實的商業項目驅動。需求文檔、概要設計、詳細設計、源碼測試、部署、安裝手冊等都會進行講解。
五、 第五階段： 初識大數據
1. 難易程度：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：大數據前篇(什麼是大數據，應用場景，如何學習大資料庫，虛擬機概念和安裝等)、Linux常見命令(文件管理、系統管理、磁碟管理)、Linux Shell編程(SHELL變數、循環控制、應用)、Hadoop入門(Hadoop組成、單機版環境、目錄結構、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop)、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece應用(中間計算過程、Java操作MapRece、程序運行、日誌監控)、Hadoop高級應用(YARN框架介紹、配置項與優化、CDH簡介、環境搭建)、擴展(MAP 端優化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,許可權管理命令,AWK 與 SED命令)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓新人能夠對大數據有一個相對的大概念怎麼相對呢?在前置課程JAVA的學習過後能夠理解程序在單機的電腦上是如何運行的。現在，大數據呢?大數據是將程序運行在大規模機器的集群中處理。大數據當然是要處理數據，所以同樣，數據的存儲從單機存儲變為多機器大規模的集群存儲。
(你問我什麼是集群?好，我有一大鍋飯，我一個人可以吃完，但是要很久，現在我叫大家一起吃。一個人的時候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那麼大數據可以初略的分為： 大數據存儲和大數據處理所以在這個階段中呢，我們課程設計了大數據的標准：HADOOP大數據的運行呢並不是在咋們經常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是現在使用最廣泛的系統：LINUX。
六、 第六階段：大數據資料庫
1. 難易程度：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hive入門(Hive簡介、Hive使用場景、環境搭建、架構說明、工作機制)、Hive Shell編程(建表、查詢語句、分區與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級應用(DISTINCT實現、groupby、join、sql轉化原理、java編程、配置和優化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級特性(讀寫流程、數據模型、模式設計讀寫熱點、優化與配置)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓大家在理解大數據如何處理大規模的數據的同時。簡化咋們的編寫程序時間，同時提高讀取速度。
怎麼簡化呢?在第一階段中，如果需要進行復雜的業務關聯與數據挖掘，自行編寫MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數據中的數據倉庫。這里有一個關鍵字，數據倉庫。我知道你要問我，所以我先說，數據倉庫呢用來做數據挖掘分析的，通常是一個超大的數據中心，存儲這些數據的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型資料庫，這些資料庫通常用作實時的在線業務。
總之，要基於數據倉庫分析數據呢速度是相對較慢的。但是方便在於只要熟悉SQL，學習起來相對簡單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基於大數據的SQL查詢工具，這一階段呢還包括HBASE，它為大數據裡面的資料庫。納悶了，不是學了一種叫做HIVE的數據「倉庫」了么?HIVE是基於MR的所以查詢起來相當慢，HBASE呢基於大數據可以做到實時的數據查詢。一個主分析，另一個主查詢
七、 第七階段：實時數據採集
1. 難易程序：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Flume日誌採集，KAFKA入門(消息隊列、應用場景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區、主題、接受者、發送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發、Shell調試)、KAFKA高級使用(java開發、主要配置、優化項目)、數據可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝)、STROM開發(STROM MVN開發、編寫STORM本地程序)、STORM進階(java開發、主要配置、優化項目)、KAFKA非同步發送與批量發送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多並發優化
4. 描述如下：
前面的階段數據來源是基於已經存在的大規模數據集來做的，數據處理與分析過後的結果是存在一定延時的，通常處理的數據為前一天的數據。
舉例場景：網站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時徵信，遇到這些場景基於前一天的數據分析出來過後呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數據採集與分析。主要包括了：FLUME實時數據採集，採集的來源支持非常廣泛，KAFKA數據數據接收與發送，STORM實時數據處理，數據處理秒級別
八、 第八階段：SPARK數據分析
1. 難易程序：五顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：SCALA入門(數據類型、運算符、控制語句、基礎函數)、SCALA進階(數據結構、類、對象、特質、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用(高階函數、科里函數、偏函數、尾迭代、自帶高階函數等)、SPARK入門(環境搭建、基礎結構、運行模式)、Spark數據集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習)、SPARK高級應用(系統架構、主要配置和性能優化、故障與階段恢復)、SPARK ML KMEANS演算法，SCALA 隱式轉化高級特性
4. 描述如下：
同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基於MR的大規模數據集相對來說還是挺慢的，包括機器學習，人工智慧等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產品，怎麼替代呢? 先說他們的運行機制，HADOOP基於磁碟存儲分析，而SPARK基於內存分析。我這么說你可能不懂，再形象一點，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基於SCALA語言開發的，當然對SCALA支持最好，所以課程中先學習SCALA開發語言。
在科多大數據課程的設計方面，市面上的職位要求技術，基本全覆蓋。而且並不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到後就是一個完整的大數據項目流程，一環扣一環。
比如從歷史數據的存儲，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實時的數據存儲(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。