上课方式

面授

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招生对象

数据相关部门的管理人士，如数据部主管、总监，首席数据官（CDO），CTO，CIO等

课程目标

从入门到精通

课程详情

授课机构

教学点

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学员评论

马云说"我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更"聪明"。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。总之，数据，是未来的一切。

沈阳大数据课程

丰富的课程内容，紧贴就业市场需求设计

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。

如何选择大数据培训机构

看课程设置。大数据课程设置是否符合就业招聘企业的要求?能不能与企业的要求相符合？从整个课程设置的角度来说，课程设置对企业对接是第一个要看的标准。学大数据的目的是为了就业，如果课程设置不符合企业的招聘要求，学员学习完毕就会出现与就业企业的招聘要求不符，也达不到就业招聘企业的要求，也就意味着参加大数据培训就失败了。有的大数据培训机构的课程设置在具体内容上如服务端技术、客户端技术、大数据游戏开发、项目经验等所占的比例与企业的需求完全不符，从学习的角度看，选择这种大数据培训机构就等于失败！

学大数据你有这些疑问？

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大数据是什么意思？

学完大数据能做什么？

大数据主要是干什么的？

大数据应用在哪些领域？

大数据的就业前景如何？

大数据分析核心技术

大数据采集与预处理。在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

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专业教研团队

为提高课程前瞻先导性，及与企业无缝对接，对市场进行阶段性调研，专人专职提高课程科学性。

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严格考核机制

学员入学需严格测试，入班后每周小测、阶段大测，通过严格考核，了解学员对知识的掌握情况。

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企业技术老师

特聘请原新浪、国企等大数据负责人，从技术角度讲述实战项目，吊打其他机构初级授课讲师。

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