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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。 |
马如忠精通Java、C、C++等主流开发语言，5年以上开发经验，非常丰富的IT从业经验和教育心得，济南兄弟连特色JAVA讲师，曾担任达内课程总监级讲师。
王溯软件工程硕士，二十年系统开发经验，具有大规模集群建设、开发及运维经验；拥有Apache Hadoop、Oracle OCM等多项产品的技术认证证书。
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课上采用案例式教学，通俗易懂，课下项目经理 一对一辅导强化训练，学与练交叉进行强化记忆， 你要做的就是认真听，勤于问，乐于练。
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课程背景
随着大数据技术的飞速发展，大数据分析师成为了企业和组织中备受追捧的职业，越来越多的公司开始注重数据分析在业务中的运用。济南大数据分析师培训课程应运而生，为广大学习者提供了掌握大数据技术和应用的机会。
课程特色
1.结合实际应用场景，深入剖析数据分析技术核心；
2.实践教学，帮助学员感性理解数据分析技术；
3.注重实战模拟，提高学员的工作能力；
4.提供全方位的学习资源和服务，为学员提供更多帮助。
课程目标
1.掌握大数据技术的基本原理和重要工具；
2.熟悉数据分析的流程和方法；
3.能够使用大数据技术和工具进行数据分析和建模；
4.提升自身的工作能力，提高竞争力。
学习对象
1.数据分析初学者；
2.计算机相关专业学生；
3.企业员工和管理者；
4.其他对数据分析感兴趣的人群。
课程内容
1.大数据技术基础：Hadoop、Spark等；
2.数据分析流程：数据清洗、探索性数据分析、建模等；
3.数据分析工具：Python、R语言、SQL等；
4.实战案例：基于真实数据的分析和应用。
学习时长
课程学习时长为60~90个课时，根据学员能力和需求设置不同的学习计划。
收费范围
学费根据课程时长和内容而定，具体可咨询在线客服或到校咨询。
学习收获
1.掌握大数据技术，能够进行数据处理和分析；
2.熟悉数据分析的流程和方法，能够运用数据分析技术解决实际问题；
3.具备数据分析能力，能够在企业和组织中担任数据分析相关的工作；
4.提高工作能力，提高竞争力。
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。我们的济南大数据分析师培训课程旨在帮助学员掌握关键技能，提高自身素质，为新的职业发展打下稳固的基础。
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