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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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济南大数据学习课程大纲
课程背景
随着信息化的飞速发展，大数据时代已经到来。大数据分析技术开始广泛应用于各个领域，市场对于大数据人才的需求越来越高。此时此刻，学习大数据分析技术，成为开启美好职业生涯的必经之路。
课程特色
1. 实用性强：课程讲解实用性强，让学生能够在实际工作中灵活应用所学知识。
2. 视频实录教学：课程使用全程视频实录教学，使学生能够在自己的时间内进行学习，充分利用碎片化时间。
3. 实战训练：课程在学习过程中提供大量实例案例，让学生通过实战训练提升自己的能力。
课程目标
1. 掌握大数据分析技术；
2. 增加就业竞争力；
3. 能够快速适应市场需求，胜任工作。
学习对象
企业管理者、市场营销从业者、数据分析从业者、数据研究者等。
课程内容
1. 大数据基础知识；
2. 大数据分析工具使用；
3. 大数据分析模型建立；
4. 大数据分析实战案例。
学习时长
学习时长为三个月。
收费范围
课程收费为5000元/人，学生可通过分期付款的方式缓解学费压力。
学习收获
1. 认识到大数据分析技术在企业管理、市场营销中的应用价值；
2. 掌握大数据的基础知识与实战能力；
3. 提升就业竞争力，拥有更多的求职机会。
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，了解更多课程内容。学习大数据，让我们从“数据”中挖掘价值，创造自身的价值！
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