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Course advantage
拒绝双元教学,全程面授;拒绝大班授课,小班制教学,每班<=25人;拒绝“放羊式“管理,完善学习管理体系。
120天纯大数据课程,直击大数据工程师岗位核心需求。实战项目贯穿,涵盖金融,电商,交通,安平等各个领域。
什么是大数据
大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等,实际提升企业解决实际问题的能力。
Big Data Courses
课程阶段 | 主要内容 | 课程目标 |
大数据开发语言基础 | 基本程序逻辑、面向对象深入、异常处理机制、常用类、集合&泛型、多线程、MySQL基础、远程仓库、DDL/DCL/DML/DQL、SQL优化、批量处理事务DBUtil、Git管理文件版本、pom.xml详解 | 掌握Java核心技术、掌握MySQL数据库、掌握利用JDBC操作数据库 |
离线场景下的数据存储和计算 | 企业常用Linux命令、awk,sed,seq,xargs进阶命令、HDFS分布式文件系统、MapReduce并行计算、Yarn资源分配、Hive数据仓库、Flume日志实时采集、Sqoop数据导入导出工具 | 掌握Hadoop生态技术栈,掌握ETL技术,BI工具:Superset、Echarts。 项目实战:企业级电商大数据分析系统之离线数据仓库项目、客快物流大数据项目 |
数仓建设和实时检索 | Redis概述、Redis事务、Jedis和Spring整合、Hbase整体架构、API的使用方式、数据结构检索与搜索原理、search搜索相关算法、kafka安装和使用、kafka运行流程和文件存储、分区原则、消息可靠性 | 掌握No SQL数据库:Redis,HBase,掌握数据仓库设计和建设,掌握实时检索Elastic Search技术 |
Scala编程&Spark分布式计算框架 |
Scala概述、Scala程序逻辑、Scala面向对象编程、 隐式转换、Scala集合、函数式编程、单向环形链表、约瑟夫问题、Spark概述、Spark安装和使用、RDD&算子、Spark SQL、DataSet DataFrame 、SparkStreaming、Spark调优
|
掌握Scala语言和算法,掌握Spark分布式计算框架 |
实时计算与数据挖掘 |
Spark MLlib算法、Spark MLlib统计分析、Spark MLlib分类和回归、Spark MLlib聚类和降维、Spark MLlib关联规则与推荐算法、Flink状态管理与恢复、Flink的Time详解、Flink SQL、Flink的事件处理
|
掌握数据挖掘、掌握Flink计算引擎 |
Suits the crowd
各行业数据分析、数据挖掘从业人员
在校数学,计算机,统计等教师和学生
数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士
如何选择大数据机构
课程是否与时俱进也是一大考察重点。大数据技术的发展可谓是日新月异,要想真正学到有用的知识,就得保持课程的不断升级更新。而且大多数学习大数据的人都是以就业为目标的,只有掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求,才能在就业市场上掌握主动权。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖,可以直接在大数据培训学校官网看看课程大纲,或者咨询官网的线上老师。
Teachers to introduce
大数据老师
大数据老师
成立:2013年
课程背景
在信息时代,数据成为了企业发展最重要的动力,同时也成为了各行各业都不可或缺的资源。因此,学习大数据技术,也成为了就业市场的一道新亮点。随着互联网的不断发展,大数据技术被越来越多的企业所采用,大数据技术人才需求量也在急速增长。
课程特色
1.拥有一支行业专家团队,教授规范权威的大数据技术。
2.提供优质的大数据实验环境和技术支持,让学生了解行业前沿技术。
3.小班教学,个性化设置服务,为学员提供针对性的学习辅导。
4.拥有高水平就业服务团队,着力解决学生就业问题。
课程目标
1.熟练掌握大数据相关技术,并在实践中掌握数据分析、数据处理、数据部署等技术。
2.了解行业前沿技术,掌握数据领域的最新发展趋势。
3.为各行业企业的大数据建设提供专业技术支持。
4.培养大数据管理型、规划型、建设型人才。
学习对象
1.具备计算机软件相关背景知识者,有意从事大数据相关企业的从业人员。
2.在校大学生及研究生,有意向从事大数据行业的人员。
课程内容
1.大数据处理与分析技术
2.机器学习与数据挖掘技术
3.数据仓库与数据存储技术
4.数据库技术
5.数据安全与隐私保护技术
学习时长
该课程的学习时间根据学员自身的情况而定,一般需要2个月以上的学习时间才能全面掌握大数据相关技术。
收费范围
该课程的收费标准视学员具体情况而有所不同,具体情况可以在学校咨询处进行咨询并约定。
学习收获
1.拥有巨量数据处理与分析的技能;
2.掌握机器学习与数据挖掘技术;
3.了解大数据处理环境,熟悉基础数据处理和分析方法;
4.能够运用数据分析的方法和技巧;
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。大数据行业的发展前景非常广阔,而在大数据方向上学习的人才也越来越受到企业的重视。因此,学习大数据技术是一个极具前途的选择。
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