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大数据课程优势 
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北京大数据工程师
| 01 大数据入门基础课程 | 1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet |
| 02 大数据Hadoop基础 | 1.大数据概论；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系统；4.MapReduce计算模型；5.全真实训项目 |
| 03 大数据离线分析 | 1.Hive数据仓库；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真实训项目 |
| 04 大数据实时计算 | 1.Zookeeper分布式协调系统；2.HBase分布式数据库；3.Redis数据库；4.mogDB数据库；5.Kudu列式存储系统；6.Storm实时数据处理平台；7.Kafka分布式发布订阅消息系统；8.Flume海量日志采集系统；9.全真实训综合项目 |
| 05 Spark数据计算 | 1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬虫；13.ElasticSearch；14.Lucene |
| Hadoop基础实战 |
项目名称：搜狗搜索日志分析系统 数据体量：5000W+/日 硬件环境：Hadoop集群 12台 软件环境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 项目描述：搜狗每天产生大量的日志数据，从日志数据里面能提取到有用的数据包括每个用户的ID、浏览次数、月/日浏览频率、访问源、浏览内容等等，提取这些内容、统计数据分析每个用户行为，从而做出有利的决定。 |
| 大数据离线实战 |
项目名称：新浪微博数据分析系统 日均数据体量：3GB+ 硬件环境：Hadoop集群 50台 软件环境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke eper3.4.5+CentOS-6.5-X86 项目描述：此次项目我们需要处理微博产生的数据，通过对数据的处理得到所需的数据，微博拥有大量的用户，大量的用户潜在的价值是巨大，怎么挖掘这些潜在的宝藏就是我们项目最直接的目的，为了能够实时的进行数据处理使用Storm流式计算系统，和HBase、Zookeeper、Kafka组成框架，对数据进行处理，当然这些都是建立在hadoop集群上实现的，底层的存储还是HDFS。 |
| 大数据实时计算 |
项目名称：网络流量流向异常账号统计项目 数据体量：每天1000亿，每秒峰值100 000 硬件环境：Hadoop集群 600台 软件环境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 项目描述：运营商骨干网上采集现网流量流向信息，根据这些原始信息检测账号是否存在异常，如果多个终端使用同一个宽带账号，超过一定阈值则触发报警机制，例如阈值为5时，同一个账号同时连接的终端数量不能超过该值，如果超过则报警。 |
| Spark阶段项目 |
项目名称：京东网上商城数据统计分析平台 数据体量：5000W+/日 硬件环境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3) 软件环境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume 每日处理的数据量：3GB 项目描述：基于京东网上商城数据统计分析平台--该项目采用了目前大数据领域非常流行的技术——Spark。本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括:统计和分析UV、PV、登录、留存、热门商品离线统计、广告流量实时统计3个业务模块。 |
梁建全毕业于北京大学，12年以上JAVA企业项目架构和开发经验。曾在二炮科技处、UPS科技、日本UCI科技等多家知名企业担任过项目经理和研发总监。
赵强毕业于清华大学，13年以上开发经验。先后就职于IBM、摩托罗拉、甲骨文，现任Oracle公司高级技术顾问，精通Oracle数据库和大数据Hadoop的管理和开发。
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大数据培训费用多少
-课程背景
随着大数据时代的到来，数据分析和处理技能已经成为越来越多企业的职业要求。为了满足市场的需求，大数据培训课程应运而生，这种培训课程有助于学生掌握数据分析和处理的技能。
课程特色
序号列出
1.定制化的培训方案，按照不同学员的需求进行定制。
2.真实的数据案例，帮助学生深入理解大数据的本质。
3.完整的课堂互动体验，增强学生的学习效果。
4.领先的容器化技术，帮助学生更好地应对大数据领域的挑战。
课程目标
序号列出
1.学生能够掌握大数据的理论和实践技能，应对当前市场的需求。
2.学习和掌握大数据的处理和分析的技术。
3.探索和应用新的数据科学和人工智能技术，提高学生的竞争力。
4. 让学生在实际操作中学习数据处理和分析的技能，培养数据处理的思维方式。
学习对象
序号列出
1.企业职员想学习大数据处理和分析技能的人。
2.学习者想要进一步提升自己技能的人。
3.对数据分析感兴趣却有限背景知识的学生。
课程内容
序号列出
1.大数据概述，介绍相关概念和实践应用。
2.各种数据分析技术的讲解与实践，搭建实际案例并进行数据分析和处理。
3.数据科学和人工智能的探究与应用，探索如何融合数据科学和人工智能以提高竞争力。
学习收获
学生将获得数据分析和处理技术的实践技能，这些技能将对学生当前的职业生涯和未来的职业发展产生积极的影响。学生将掌握新的技术和方法，使得他们在应聘和工作中更具吸引力。
学习时长和收费范围
学习时长和收费范围是根据不同机构和地点而定的，学生可进入大数据机构进行了解。建议学生联系在线客服，预约免费体验课程。
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，预约免费体验课程。大数据领域发展迅速，学习和掌握大数据处理和分析技术，可以为学生的未来职业发展带来更多的机会和挑战。
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