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| 第四阶段：算法、R语言、数据挖掘分析 | |
| 学习版块 | 学习内容 |
| 算法、R语言数据挖掘分析 | 算法是解决问题的策略机制,是解决问题的核心方法。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。数据挖掘是基于数据进行数据建模得到数据规律从而进行事实预测的技术。本节以R语言为环境学习包括但不限于聚类、回归、正则化、决策树、集成算法、降维算法、神经网络等算法,来实现数据挖掘相关能力并为后续学习机器学习、人工智能等相关技术提供基础。使学员从工具使用者变为真正问题的解决者 |
| 用户画像推荐系统项目 | 基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像描述用户特征为后续精准营销提供数据基础。通过收集业务系统数据库中结构化数据、日志系统中访问日志信息构建基于hive的数据仓库，使用spark作为计算引擎实现用户画像。基于协同过滤算法实现基于商品的推荐系统，为电商网站商品推荐提供支持。通过收集日志系统信息到kafka、获取用户画像数据作为数据来源，通过sparkstraming作为计算引擎实现商品推荐 |
掌握大数据主流框架。Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!另外，大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
达内教育配备ucloud云服务器，提供完全真实的互联网大数据开发部署环境。
每一个项目对应一个阶段知识点，从基础到进阶层层深入，对接企业工作流程。
注重项目、注重技能，让所学知识能够合理运用，助学员快速获得工作经验。
1. Java编程技术。Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。
2.Linux命令。对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
成立：2002年
课程背景
随着信息技术的快速发展和社会需求的不断增长，大数据工程师逐渐成为互联网行业的重要人才。而针对大数据工程师的培训课程，郑州也不断推陈出新，为广大学习者提供更优质的教学资源。
课程特色
1.多样化教学方式：融合线上和线下教学模式，引入大量案例和实战课程，更加符合行业需求。
2.讲师授课：所有授课老师均为业内资深人士，具有丰富的经验和实际案例，为学生提供直观的认知和实际操作技巧。
3.优质网络平台：学习者可以通过在线学习的方式，随时随地都能够参加课程，并获得完整的学习资料和答疑服务。
4.实用性强：课程内容针对实际需求展开，培养学生的实战能力和解决问题的实际能力。
课程目标
1.系统掌握大数据相关技术和工具，包括Hadoop、Spark及其生态工具，掌握数据处理、分析和挖掘等基本技能。
2.熟悉大数据处理过程中的数据架构、数据模型和数据库设计，能够根据业务需求进行数据模型设计与优化。
3.掌握大数据处理架构及其优化、调优技能，具备丰富的实际应用和解决问题的经验。
4.能够处理大型数据和复杂数据分析，能够解决大数据量下的性能和稳定性问题。
学习对象
1.有一定编程基础，对数据处理和分析感兴趣的人员。
2.希望转行进入大数据行业，或者进一步提高个人技能的人员。
3.想要了解大数据行业和趋势的管理者、企业家等。
课程内容
1.大数据概述与应用场景
2.Hadoop入门与实战
3.Spark框架及应用
4.大数据存储与管理
5.数据挖掘与分析
6.大数据性能和调优
7.大数据解决方案分析与设计
学习时长
本课程共计120课时，包括理论教学和实践教学。
收费范围
根据不同的培训模式和教学内容，学费会有所浮动，具体收费标准可咨询在线客服或到校咨询。
学习收获
通过学习大数据工程师培训，学员们将掌握大数据处理和分析相关的技术和工具，了解大数据的应用场景和趋势，能够在实际工作中独立处理大型数据和复杂数据分析，具有较强的解决问题的能力和团队合作的能力。
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，了解更多课程信息和教学模式。学习大数据工程师培训，将为你打造未来计算机技术精英的道路提供坚实的基础和支持。
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