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课程阶段 | 课程内容 |
JavaSE |
主要学习Java基础语法;Java面向对象;常用类、异常、集合;Java多线程和IO;MySQL+JDBC等内容,掌握java基础编程能力、面向对象思想、集合操作、多线程操作和文件IO操作能力。 |
Hadoop生态 |
主要学习Linux和Shell脚本;HDFS分布式文件系统;Zookeeper;MapReduce;Hive;Presto;Hbase;Phoenix;Kylin;Sqoop;Flume;Azkaban;Git;数据仓库等内容,掌握Hadoop研发能力、掌握Hive操作及优化能、掌握Hbase数据存储操作、掌握离线数据存储和分析、掌握数据仓库构建能力。 |
Spark生态 |
主要学习Scala基础;Spark Core;Spark内核源码;Spark SQL;Kafka消息队列;Redis;Spark Streaming;Spark Mllib;Elasticsearch;ClickHouse等内容,掌握离线和实时数据的处理能力、Spark处理数据能力。 |
Flink生态 |
主要学习Flink基础内容,包括Flink部署模式;Flink Streaming DataStream API介绍;Flink Streaming DataSource、Transformations、Sink详解;Flink的connector;Flink的自定义输入输出;Flink中两阶段提交;Flink中的操作链;Blink Table的操作;Sql与hive的整合;Flink的序列化;Flink的广播变量;Flink的累加器;Flink的分布式缓存;Flink的状态管理和恢复等,掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力。 |
1、选择一个有好课程的大数据培训机构。课程的重要性对于学员的学习效果不言而喻,可以说你的学习轨迹就是你的大数据课程的内容,你的课程好,自然你学习的结果也不会差。
2、要选择一个对就业有保障的大数据培训机构。学习大数据的目的就是为了有一份高薪的工作,所以一定不要忘了你的初衷是找一份高薪的工作。
大数据存储与管理。传统的数据存储和管理以结构化数据为主,因此关系数据库系统(RDBMS)可以一统天下满足各类应用需求。大数据往往是半结构化和非结构化数据为主,结构化数据为辅,而且各种大数据应用通常是对不同类型的数据内容检索、交叉比对、深度挖掘与综合分析。面对这类应用需求,传统数据库无论在技术上还是功能上都难以为继。因此,近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。
成立:2011年
沈阳大数据分析师培训中心课程大纲
课程背景
随着大数据时代的到来,数据分析师成为企业最需要的岗位之一。沈阳大数据分析师培训中心应运而生,旨在培养能够胜任企业数据分析工作的专业人才。
课程特色
1.定制化课程方案,灵活有效
2.独具特色的项目案例分析与实践操作
3.优秀师资团队,经验丰富、实战经验强
4.授课方式多样化,满足学员不同需求
课程目标
1.全面掌握大数据分析基础理论知识
2.掌握数据分析工具的使用及数据分析方法
3.提升数据解读与分析能力,增强数据驱动的决策能力
4.具备实战经验和应对复杂问题的能力
学习对象
1. 企业员工和相关专业领域人员
2. 对数据分析感兴趣的相关专业人士和学生
3. 想要全面学习大数据分析的职场新人
课程内容
1.数据分析基础与实践操作
2. Python与R语言基础
3. 数据挖掘与机器学习
4.数据可视化及其应用
5. 大数据分析应用案例实战
学习时长和收费范围
学习时长为3个月,周末班和晚班可供选择。收费范围为5000-8000元。
学习收获
1.掌握大数据分析的基础理论和实践技能
2.提升了解和分析数据的能力
3.具备了从数据中发现问题和解决问题的能力
4.为职场发展和升职加薪打下坚实基础
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。我们期待您加入我们的大数据分析师培训中心,一起探索数据分析的魅力!
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