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各行业数据分析、数据挖掘从业者；在校数学，计算机，统计等专业教师和学生；经济，医学生物研究院科研人员；数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士
hive等组件的原理并具备配置开发经验、精通大数据开发相关技能、具备丰富大数据领域项目经验
4个月脱产班，从IT小白变大数据大牛！
3个月周末班，适合有大数据开发基础学员！
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阶段 |
课程名称 |
时间（天） |
| 【阶段一】Java编程 | Java+XML&JSON（带贯穿项目） | 22 |
| 【阶段二】数据库开发 | Oracle | 13 |
| JDBC | ||
| Java&Oracle&JDBC项目 | ||
| 【阶段三】Web前端开发 | HTML | 7 |
| CSS | ||
| JavaScript | ||
| jQuery | ||
| 【阶段四】JavaEE基础开发 | Servlet | 13 |
| Jsp | ||
| Ajax | ||
| Web强化 | ||
| 项目管理(Git&Maven) | ||
| Java Web项目 | ||
| 【阶段五】JavaEE高级框架开发 | Mybatis | 15 |
| Spring | ||
| Spring MVC | ||
| 框架集成SSM开发 | ||
| Java EE框架项目 | ||
| 【阶段六】Python开发 | Python开发 | 5 |
| 【阶段七】Linux系统和SHELL脚本开发 | Linux系统 | 5 |
| SHELL脚本开发 | ||
| 【阶段八】HADOOP架构与大数据开发 | Hadoop和集群搭建 | 30 |
| MapReduce | ||
| Zookeeper | ||
| HBase | ||
| Hive&MySQL | ||
| Impala | ||
| Flume | ||
| Sqoop | ||
| Redis | ||
| Storm | ||
| Scala | ||
| Kafka | ||
| Spark | ||
| HADOOP架构与大数据开发项目 |
甲骨文原厂课程、官方教材、认证师资
重项目、重PK 、重技能，助学员快速获得工作经验
配备Oracle云服务器，真实的大数据环境助学员快速掌握工作原理。
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职业素养课程打造全面的就业能力，旨在提升习惯、能力、意识
分阶段课程打造扎实的开发技能
企业实际项目的开发，提升对商业项目开发流程的了解和开发能力
多年的资深大数据开发工程师，精通大数据平台HADOOP的技术集合(CDH3、HDFS、MAPREDUCE、HBASE、HIVE、SQOOP、STORM等)和Spark开发，熟悉Python机器学习，对于数据分析和挖掘有比较深的研究。参与过太保的车险大数据模块的开发，电商的搜索引擎索引，建树，分词，搜索等的模块开发。有丰富的教学经验。
10年以上大型数据库管理经验及4年教育培训经验。精通Unix/Linux操作系统、Oracle数据库体系结构、实例管理、备份恢复、性能调优、SQL调优、闪回、日志挖掘、数据仓库、多种ETL工具、数据迁移、故障处理、DataGuard、RAC、Goldengate、Timesten等技术。熟练掌握大数据Hadoop技术平台（Zookeeper、Pig、Hive、Sqop、HBase、MapReduce、HDFS、Avro）设计、部署和维护。先后于2009年通过甲骨文OCP认证考试、2011年通过甲骨文OCM论证考试。
秦皇岛大数据培训课程大纲
课程背景
随着信息时代的发展，大数据技术在各行各业中逐渐得到应用。为了满足企业和个人对大数据技术的需求，秦皇岛开设了大数据培训课程，帮助有志于了解或者从事大数据相关工作的学员快速掌握大数据的核心技术和应用。
课程特色
1.专业的师资力量：课程由资深的大数据专家授课，包括数据挖掘、数据分析、数据架构等方面的专业知识。
2.实践性强：讲师将结合真实的案例，以及在互联网、金融、制造等领域的实际应用。
3.多种课程形式：除了常规的课堂授课外，还将提供线上课程、线下作业、实践项目、工作坊等形式，灵活适应不同学员的需求。
4.优良的师生互动：让学员在学习过程中，与讲师和其他同学积极交流，加深学习效果。
课程目标
1.掌握大数据的基本概念和各组件的技术原理。
2.熟悉大数据相关的工具和框架，比如Hadoop、Spark、Storm等。
3.了解大数据在不同领域的应用，并具备使用相关技术和实现方案的能力。
4.具备数据挖掘、数据分析、数据处理等相关技能。
学习对象
1.计算机科学、软件工程、信息技术等相关专业的本科生和研究生。
2.企业职员，包括财务、市场营销、IT人员等，有志于从事大数据领域的工作。
3.对大数据感兴趣的自学习员。
课程内容
1.大数据概述
2.数据处理基础
3.工具和框架，如Hadoop、Spark、Storm等。
4.数据分析
5.数据挖掘和机器学习
6.数据可视化和数据应用实践
学习时长
60个学时。
收费范围
根据实际情况收取学费，详见学校官网或咨询在线客服。
学习收获
通过学习，学员将掌握大数据核心技术和应用，为自己的职业发展打下坚实基础。
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。
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