郑州大数据培训机构

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上课时段
全日制,晚班,周末班
上课方式

面授

上课校区

80个

招生对象

在校数学,计算机,统计等教师和学生

课程目标

学习大数据开发课程的相关内容

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郑州达内大数据培训
如果您正从事着信息化方面的工作,考取大数据分析师证书,不但能让您成为驾驭大数据的行家里手,也是您晋升到更高职位的有力跳板。如果您是决策型的管理人员,考取大数据分析师证书,能够运用数据分析的能力,为企业战略规划、战略实施、成本管控等方面作出更好决策。
郑州达内超高含金量的课程内容
  • JavaWeb
  • EasyMall
  • 大数据框架
  • 挖掘分析
  • 第二阶段:框架及EasyMall
    学习版块 学习内容
    Spring SpringIOC基础、Spring的工厂模式(静态工厂、实例工厂、Spring工厂)、Spring依赖注入(构造器注入,set注入)、Spring的注解形式、SpringAOP原理及实现、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring声明式事务处理、事务的回滚策略
    jQuery jQuery对象、jQuery选择器(ID、元素、class、层级等)的使用、jQuery案例(用户列表增、删、改、查)、Json的对象转换、jQueryAJAX的实现
    SpringMVC SpringMVC原理、SpringMVC简单参数封装、复杂参数封装、值传递的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式类型转换、文件上传、页面访问控制(转发和重定向)、RESTFUL结构
    MyBatis MyBatis原理、DQL映射、DML映射、复杂结果集映射、参数传递(注解形式和MAP形式)、结果集封装原理、动态SQL的拼接、字符转义、MyBatis的接口实现、代码自动生成工具、关联关系的讲解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合(SSM整合)
    HTCargo项目实战EasyMall(初级) 购物车模块实现、订单列表及删除功能实现、在线支付、销售榜单下载
    EasyMall互联网电商项目
    EasyMall是一个典型的互联网电子商务系统,类似京东淘宝,是一个互联网分布式高并发的系统,系统包括:
    后台系统:提供了对商品的管理,其中应用EasyUI的插件来显示商品分类树,用富文本编辑器KindEditor提供上传商品图片,包括商品描述等实现。
    前台系统:提供了产品展示功能,并为用户提供商品浏览、购物等功能。包括商品的三级分类并利用Jsonp和HttpClient技术实现异构系统间的访问。
    新单点登录SSO:利用该系统完成用户的注册、登录功能,实现Session共享问题,解决了在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。
    购物车系统:实现了我的购物车功能。
    商品搜索系统:实现了商品搜索功能,提供了一种通过关键字快速查找对应内容的方式。
  • 第三阶段:大数据框架
    学习版块 学习内容
    大数据高并发基础
    大数据java加强 通过java编码实现zebra项目,熟悉分布式处理思想,了解zebra业务需求学习java中关于高并发、NIO、序列化反序列化(AVRO)、RPC相关知识掌握zookeeper、sqoop等大数据领域常用工具原理及使用
    大数据离线数据分析
    Hadoop Hadoop是知名的大数据处理工具包括分布式数据存储系统HDFS、分布式数据计算框架MapReduce和资源协调框架Yarn通过学习掌握hadoop安装配置、实现原理、及企业级应用方式
    Flume Flume是大数据生态环境中流行的日志收集框架基于其灵活的可广泛配置的使用方式及优良的效率被广泛的应用在大数据生态环境中课程中详细讲解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等组件的使用并通过美团应用案例,展示了Flume企业级应用场景的实现方式
    Hive
    EasyMall是一个典型的互联网电子商务系统,类似京东淘宝,是一个互联网分布式高并发的系统,系统包括:
    后台系统:提供了对商品的管理,其中应用EasyUI的插件来显示商品分类树,用富文本编辑器KindEditor提供上传商品图片,包括商品描述等实现。
    前台系统:提供了产品展示功能,并为用户提供商品浏览、购物等功能。包括商品的三级分类并利用Jsonp和HttpClient技术实现异构系统间的访问。
    新单点登录SSO:利用该系统完成用户的注册、登录功能,实现Session共享问题,解决了在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。
    购物车系统:实现了我的购物车功能。
    商品搜索系统:实现了商品搜索功能,提供了一种通过关键字快速查找对应内容的方式。
    Hbase HBase是一种分布式的、面向列的基于hadoop的非关系型数据库适合存储半结构化、非结构化的数据基于其优良的设计,可以提供良好的实时数据存取能力,并提供优秀的横向扩展能力
    Zebra项目 项目名称:zebra电信日志数据分析应用的技术:flume收集日志,采用三层结构实现日志收集聚集最终持久化到hadoophdfs中并实现日志收集过程中的失败恢复负载均衡hadoophdfs分布式存储收集到的日志数据,hadoopmapreduce进行日志清洗、格式转换hive进行日志处理、业务规则计算,按照不同维度分时段统计应用受欢迎程度、网站受欢迎程度、小区上网能力小区上网喜好等信息sqoop技术将处理完成的结果导出到关系型数据库EChars通过传统web技术将关系型数据库中的数据展示到web页面中Zookeeper作为集群协调、集群状态监控工具EChars通过传统web技术将关系型数据库中的数据展示到web页面中Zookeeper作为集群协调、集群状态监控工具
    大数据实时数据分析
    Storm Storm是流行的大数据实时分析框架,是一个分布式的、容错的实时计算系统包括Storm基础、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并发控制、Storm可靠性保证、Storm高级原语Trident等内容
    Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据SPARK的SQL、SPARK的DataFrame对象、SPARK的Stream
    网站流量分析项目 通过在网站的前台页面中进行js埋点收集用户访问网站的行为信息,再由大数据技术进行分析进而得到网站的PV、UV、VV、BounceRate、独立ip、平均在线时长、新独立访客、访问深度等信息,来引导网站针对性的做出升级改进,提高整个网站的访问效率,提升用户粘度。整个系统分为数据收集、数据传递、数据分析三部分,数据分析又分为离线数据分析和实时数据分析,应对数据分析的不同的实时性需求。
    大数据内存计算框架
    SCALA Scala是一门多范式的编程语言,集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala视一切数据类型皆对象,且支持闭包、lambda等特性,语法简洁。使用Actor作为并发模型,与Akka框架自然契合,是一种基于数据共享、以锁为主要机制的并发模型。Scala可以和Java很好的衔接。Scala可以使用所有的Java库,同时对于一些Java类做了无缝的扩展Scala的traits对于java的面向对象来说做了很好的扩充,使得面向对象更加灵活Scala的for推导式提供了更好用更灵活的for循环Scala的语法内容包括:方法定义、变量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制结构、匿名函数、Class类、ClassCase样例类模式匹配、traits、extends、函数式编程、高阶函数、AKKA编程
    SPARK 知名的内存计算框架,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序,在迭代处理计算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK构建了自己的整个大数据处理生态系统,如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面都有自己的技术,并且是Apache顶级项目。SPARK的内容有:SPARK的RDD、SPARK的SHUFFLE、SPARK的Stage、Work、Task、Partition、action、transformation等特性,SPARK的SQL、SPARK的DataFrame对象、SPARK的Stream
    Python爬虫、数据可视化
    Python爬虫 Python是一种脚本化语言,具有简单易用、天然开源、生态丰富、应用范围广泛的特点。在大数据技术中,数据获取是第一步骤,其中利用爬虫获取互联网中公开的数据是一种非常常见的场景。Python爬虫技术在爬虫领域具有很广泛的应用,课程中将介绍Python的基本语法、Scrapy、PySpider爬虫框架,使学员具有基于Python的爬虫开发能力
    数据可视化 数据可视化技术是大数据处理过程中的结果展示相关技术,通过相关工具将分析结果展示为直观的、美观的图形页面,为用户提供展示效果
  • 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

大数据工程师需要具备哪些能力

熟练精通至少一门编程语言。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,可以说Java编程语言是大数据学习的基础,它也是大数据工程师喜欢的编程工具。因此,想成为一名大数据工程师,掌握Java基础是必不可少的。另外,如果要是能同时熟悉Python、Scala开发语言就更好了。
精通各种大数据工具。探索Spark、NoSQL和其他大数据工具,是数据工程师必须掌握的。考虑到大数据工程师的需求激增,不可不学的就是Spark,目前这个工具异常火爆。大数据的未来就在Spark,它广泛用于处理和操纵数据。除此之外,大家还可以拓展到NoSQL和Hadoop领域来。


三大优势,助你快速掌握大数据核心

注重实践
注重实践
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。
云主机实验环境
云主机实验环境
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。
项目多易掌握
项目多易掌握
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。

达内项目峰会,更贴近企业需求

01
多方位技术辅导教学

个性化辅导,并获得项目代码审阅与详细反馈,高效提升大数据开发技能。

02
一线工程师联手打造

和一线讲师一起协作。老师提供指导,学员独立自主开发,完成实战课题。

03
热门行业项目案例

选取热门的行业作为项目来源。比如:北京二手房项目,电商平台项目。

04
实战项目操作流程

以企业内部开发项目流程为样例进行分步骤拆解,全程参与项目所有环节。


大数据开发工程师应掌握的技术

1. HBase。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它不同于一般的关系数据库,更适合于非结构化数据存储的数据库,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
2.phoenix。phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎,其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性,大数据开发需掌握其原理和使用方法。


走进达内教育

达内教育教育
达内教育
帮助学员学有所成
达内教育隶属于加拿大达内IT培训集团,于2002年成立 ,是达内IT培训集团直属学院。学院位于北京中关村,与北大、清华、中科院为邻,学术氛围浓厚。学院成立旨在建立软件高级人才培养的快速通道,促进我国信息产业迅速发展。
经过年运营,达内在多伦多、北京、上海、杭州 、南京、广州等30个城市,建设50个分中心,拥有近20000平米培训场地,几千名学员同时在校学习。自2002年进入中国以来,已经为IBM、微软、摩托罗拉、华为、Yahoo、联想、新浪、搜狐、、中国银行、花旗银行等中外知名IT公司培养输送数五万名软件人才。

授课机构

5.0分
连锁
认证 5 年

成立:2002年

UI设计培训、java培训、软件测试培训、web前端培训、linux云计算培训、网络运维培训、网络营销培训、云计算培训、人工智能培训、C培训、C++培训、嵌入式培训、UE培训、网络安全工程师培训

教学点

(80)
广州市天河区天寿路105号
广州市天河区天河北路179号
广州市天河区天源路5号
广州市海珠区新港中路354号
佛山市禅城区祖庙路33号

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学员评论

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*鑫啦
*鑫啦
4.8
培训期间,一直有老师引领学习进度,详细解答问题;还有一位负责答疑,耐心指导;学到的技能很实用,帮助我更好地应对工作。达内。

来自第三方

*兵玲
*兵玲
4.5
培训资源充足,涵盖多个编程领域,不仅有专为初学者设计的培训,还有更高级的课程内容,满足不同学员需求。教学质量高,教师注重实践操作,详细解说每个步骤,让学员更易理解掌握。学习内容丰富,紧跟行业发展,内容实用有深度,达内真的很不错。

来自第三方

*政科
*政科
5.0
达内为我开启了一门Java的学习之旅,授课老师深入浅出,讲解循循善诱,让我在学习中不断进步;课堂互动丰富多样,同学们积极讨论,激发了我的学习热情,使我能够更好地理解并应用所学知识。感谢教学方式和良好的学习效果。

来自第三方

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相关知识

随着大数据时代的到来,越来越多的企业和机构需要专业的人才来处理和分析数据。郑州的大数据培训机构应运而生,为有志于从事大数据行业的人才提供了培训和学习的机会。

课程特色

1.实践性强 —— 通过实际案例和项目来完成课程学习,让学生更好地理解理论知识和应用情境。

2.师资力量雄厚 —— 机构拥有一支经验丰富、实战能力强的教师团队,能够为学员提供贴心的学习指导。

3.课程系统完善 —— 课程体系科学合理,涵盖了从基础知识到实用技能的全方位培训。

课程目标

1.掌握大数据基础知识 —— 熟悉大数据相关的基本概念、基础架构和数据处理技术。

2.熟悉数据分析常用工具 —— 掌握常用的数据分析软件和工具,如Hadoop、Spark等。

3.了解大数据行业趋势 —— 了解当前大数据行业的发展趋势和未来趋势,为自身发展提供指导。

学习对象

1.大数据初学者 —— 想要了解大数据相关知识的学生和职场人士。

2.数据分析师 —— 希望提高数据分析技能和能力的从业人员。

3.大数据技术员 —— 希望系统学习大数据技术知识并提升自身技能的从业人员。

课程内容

1.大数据技术基础 —— 数据挖掘、数据分析、数据处理、数据存储等基础知识。

2.大数据分析工具 —— Hadoop、Spark、Python等常用工具的学习和使用。

3.数据可视化 —— 学习如何通过可视化的方式呈现数据,提高数据分析效率。

4.实践项目经验 —— 学员将通过实践项目来巩固所学知识并提高实际操作能力。

学习时长

根据不同的课程设置,学习时长在3个月到12个月不等。具体详情可以到校咨询或联系在线客服了解。

收费范围

收费范围因不同课程而异,学生可以选择适合自己的课程进行学习。具体收费情况可以咨询在线客服或到校咨询了解。

学习收获

通过学习,学生将掌握大数据分析的基本理论和实际操作技能,并能够熟练应用到实际工作中。同时,学生还将了解到大数据行业的发展趋势和未来发展方向,为自己的职业规划提供指导。

结语

以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。同时,学生可以联系在线客服,预约免费体验课程,了解更多关于郑州大数据培训机构的课程信息和学习体验。

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