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勤學(xué)培訓(xùn)網(wǎng) 數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 保定數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 保定大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

保定大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

課程價(jià)格:
¥ 詢價(jià)
授課方式:
面授
上課時(shí)段:
白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 靈活安排
上課校區(qū):
80個(gè)... 查看全部校區(qū)>
招生對(duì)象:
想從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)的在校學(xué)生
課程目標(biāo):
從入門到精通
預(yù)約試聽
在線咨詢
2330人看過(guò) 收藏 更新時(shí)間 :2025-09-20 12:39:31
課程詳情 授課機(jī)構(gòu) 教學(xué)點(diǎn) 同類課程 學(xué)員評(píng)論 相關(guān)知識(shí)
保定達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程
如果把大數(shù)據(jù)比喻成產(chǎn)業(yè)的話,那么大數(shù)據(jù)之所以能夠盈利,就是因?yàn)槠鋵?shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的“增值”。換句話說(shuō),大數(shù)據(jù)可以對(duì)每個(gè)人進(jìn)行精準(zhǔn)分析之后進(jìn)行智能推薦。這些屬于大數(shù)據(jù)廣義上的定義。盡管大數(shù)據(jù)是一個(gè)比較抽象的概念詞,但是其話題熱度依然居高不下。
保定達(dá)內(nèi)超高含金量的課程內(nèi)容
  • JavaWeb
  • EasyMall
  • 大數(shù)據(jù)框架
  • 挖掘分析
  • 第二階段:框架及EasyMall
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    Spring
    SpringIOC基礎(chǔ)、Spring的工廠模式(靜態(tài)工廠、實(shí)例工廠、Spring工廠)、Spring依賴注入(構(gòu)造器注入,set注入)、Spring的注解形式、SpringAOP原理及實(shí)現(xiàn)、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring聲明式事務(wù)處理、事務(wù)的回滾策略
    jQuery
    jQuery對(duì)象、jQuery選擇器(ID、元素、class、層級(jí)等)的使用、jQuery案例(用戶列表增、刪、改、查)、Json的對(duì)象轉(zhuǎn)換、jQueryAJAX的實(shí)現(xiàn)
    SpringMVC
    SpringMVC原理、SpringMVC簡(jiǎn)單參數(shù)封裝、復(fù)雜參數(shù)封裝、值傳遞的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式類型轉(zhuǎn)換、文件上傳、頁(yè)面訪問控制(轉(zhuǎn)發(fā)和重定向)、RESTFUL結(jié)構(gòu)
    MyBatis
    MyBatis原理、DQL映射、DML映射、復(fù)雜結(jié)果集映射、參數(shù)傳遞(注解形式和MAP形式)、結(jié)果集封裝原理、動(dòng)態(tài)SQL的拼接、字符轉(zhuǎn)義、MyBatis的接口實(shí)現(xiàn)、代碼自動(dòng)生成工具、關(guān)聯(lián)關(guān)系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合(SSM整合)
    HTCargo項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)EasyMall(初級(jí))
    購(gòu)物車模塊實(shí)現(xiàn)、訂單列表及刪除功能實(shí)現(xiàn)、在線支付、銷售榜單下載
    EasyMall互聯(lián)網(wǎng)電商項(xiàng)目
    EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng),類似京東淘寶,是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng),系統(tǒng)包括:
    后臺(tái)系統(tǒng):提供了對(duì)商品的管理,其中應(yīng)用EasyUI的插件來(lái)顯示商品分類樹,用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片,包括商品描述等實(shí)現(xiàn)。
    前臺(tái)系統(tǒng):提供了產(chǎn)品展示功能,并為用戶提供商品瀏覽、購(gòu)物等功能。包括商品的三級(jí)分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問。
    新單點(diǎn)登錄SSO:利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊(cè)、登錄功能,實(shí)現(xiàn)Session共享問題,解決了在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中,用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
    購(gòu)物車系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了我的購(gòu)物車功能。
    商品搜索系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了商品搜索功能,提供了一種通過(guò)關(guān)鍵字快速查找對(duì)應(yīng)內(nèi)容的方式。
  • 第三階段:大數(shù)據(jù)框架
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎(chǔ)
    大數(shù)據(jù)java加強(qiáng)
    通過(guò)java編碼實(shí)現(xiàn)zebra項(xiàng)目,熟悉分布式處理思想,了解zebra業(yè)務(wù)需求學(xué)習(xí)java中關(guān)于高并發(fā)、NIO、序列化反序列化(AVRO)、RPC相關(guān)知識(shí)掌握zookeeper、sqoop等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用工具原理及使用
    大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)分析
    Hadoop
    Hadoop是知名的大數(shù)據(jù)處理工具包括分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)計(jì)算框架MapReduce和資源協(xié)調(diào)框架Yarn通過(guò)學(xué)習(xí)掌握hadoop安裝配置、實(shí)現(xiàn)原理、及企業(yè)級(jí)應(yīng)用方式
    Flume
    Flume是大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中流行的日志收集框架基于其靈活的可廣泛配置的使用方式及優(yōu)良的效率被廣泛的應(yīng)用在大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中課程中詳細(xì)講解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等組件的使用并通過(guò)美團(tuán)應(yīng)用案例,展示了Flume企業(yè)級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)方式
    Hive
    EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng),類似京東淘寶,是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng),系統(tǒng)包括:
    后臺(tái)系統(tǒng):提供了對(duì)商品的管理,其中應(yīng)用EasyUI的插件來(lái)顯示商品分類樹,用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片,包括商品描述等實(shí)現(xiàn)。
    前臺(tái)系統(tǒng):提供了產(chǎn)品展示功能,并為用戶提供商品瀏覽、購(gòu)物等功能。包括商品的三級(jí)分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問。
    新單點(diǎn)登錄SSO:利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊(cè)、登錄功能,實(shí)現(xiàn)Session共享問題,解決了在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中,用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
    購(gòu)物車系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了我的購(gòu)物車功能。
    商品搜索系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了商品搜索功能,提供了一種通過(guò)關(guān)鍵字快速查找對(duì)應(yīng)內(nèi)容的方式。
    Hbase
    HBase是一種分布式的、面向列的基于hadoop的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)基于其優(yōu)良的設(shè)計(jì),可以提供良好的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存取能力,并提供優(yōu)秀的橫向擴(kuò)展能力
    Zebra項(xiàng)目
    項(xiàng)目名稱:zebra電信日志數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的技術(shù):flume收集日志,采用三層結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)日志收集聚集最終持久化到hadoophdfs中并實(shí)現(xiàn)日志收集過(guò)程中的失敗恢復(fù)負(fù)載均衡hadoophdfs分布式存儲(chǔ)收集到的日志數(shù)據(jù),hadoopmapreduce進(jìn)行日志清洗、格式轉(zhuǎn)換hive進(jìn)行日志處理、業(yè)務(wù)規(guī)則計(jì)算,按照不同維度分時(shí)段統(tǒng)計(jì)應(yīng)用受歡迎程度、網(wǎng)站受歡迎程度、小區(qū)上網(wǎng)能力小區(qū)上網(wǎng)喜好等信息sqoop技術(shù)將處理完成的結(jié)果導(dǎo)出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)EChars通過(guò)傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)展示到web頁(yè)面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具EChars通過(guò)傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)展示到web頁(yè)面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具
    大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析
    Storm
    Storm是流行的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析框架,是一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)包括Storm基礎(chǔ)、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并發(fā)控制、Storm可靠性保證、Storm高級(jí)原語(yǔ)Trident等內(nèi)容
    Kafka
    Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對(duì)象、SPARK的Stream
    網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目
    通過(guò)在網(wǎng)站的前臺(tái)頁(yè)面中進(jìn)行js埋點(diǎn)收集用戶訪問網(wǎng)站的行為信息,再由大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析進(jìn)而得到網(wǎng)站的PV、UV、VV、BounceRate、獨(dú)立ip、平均在線時(shí)長(zhǎng)、新獨(dú)立訪客、訪問深度等信息,來(lái)引導(dǎo)網(wǎng)站針對(duì)性的做出升級(jí)改進(jìn),提高整個(gè)網(wǎng)站的訪問效率,提升用戶粘度。整個(gè)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)分析三部分,數(shù)據(jù)分析又分為離線數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析,應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的不同的實(shí)時(shí)性需求。
    大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算框架
    SCALA
    Scala是一門多范式的編程語(yǔ)言,集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的各種特性。Scala視一切數(shù)據(jù)類型皆對(duì)象,且支持閉包、lambda等特性,語(yǔ)法簡(jiǎn)潔。使用Actor作為并發(fā)模型,與Akka框架自然契合,是一種基于數(shù)據(jù)共享、以鎖為主要機(jī)制的并發(fā)模型。Scala可以和Java很好的銜接。Scala可以使用所有的Java庫(kù),同時(shí)對(duì)于一些Java類做了無(wú)縫的擴(kuò)展Scala的traits對(duì)于java的面向?qū)ο髞?lái)說(shuō)做了很好的擴(kuò)充,使得面向?qū)ο蟾屿`活Scala的for推導(dǎo)式提供了更好用更靈活的for循環(huán)Scala的語(yǔ)法內(nèi)容包括:方法定義、變量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制結(jié)構(gòu)、匿名函數(shù)、Class類、ClassCase樣例類模式匹配、traits、extends、函數(shù)式編程、高階函數(shù)、AKKA編程
    SPARK
    知名的內(nèi)存計(jì)算框架,可用來(lái)構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序,在迭代處理計(jì)算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK構(gòu)建了自己的整個(gè)大數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng),如流處理、圖技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NoSQL查詢等方面都有自己的技術(shù),并且是Apache頂級(jí)項(xiàng)目。SPARK的內(nèi)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對(duì)象、SPARK的Stream
    Python爬蟲、數(shù)據(jù)可視化
    Python爬蟲
    Python是一種腳本化語(yǔ)言,具有簡(jiǎn)單易用、天然開源、生態(tài)豐富、應(yīng)用范圍廣泛的特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中,數(shù)據(jù)獲取是第一步驟,其中利用爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)中公開的數(shù)據(jù)是一種非常常見的場(chǎng)景。Python爬蟲技術(shù)在爬蟲領(lǐng)域具有很廣泛的應(yīng)用,課程中將介紹Python的基本語(yǔ)法、Scrapy、PySpider爬蟲框架,使學(xué)員具有基于Python的爬蟲開發(fā)能力
    數(shù)據(jù)可視化
    數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的結(jié)果展示相關(guān)技術(shù),通過(guò)相關(guān)工具將分析結(jié)果展示為直觀的、美觀的圖形頁(yè)面,為用戶提供展示效果
  • 第四階段:算法、R語(yǔ)言、數(shù)據(jù)挖掘分析
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    算法、R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘分析
    算法是解決問題的策略機(jī)制,是解決問題的核心方法。R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語(yǔ)言和操作環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模得到數(shù)據(jù)規(guī)律從而進(jìn)行事實(shí)預(yù)測(cè)的技術(shù)。本節(jié)以R語(yǔ)言為環(huán)境學(xué)習(xí)包括但不限于聚類、回歸、正則化、決策樹、集成算法、降維算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)能力并為后續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)技術(shù)提供基礎(chǔ)。使學(xué)員從工具使用者變?yōu)檎嬲龁栴}的解決者
    用戶畫像推薦系統(tǒng)項(xiàng)目
    基于電商網(wǎng)站的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、訪問日志構(gòu)建用戶的畫像描述用戶特征為后續(xù)精準(zhǔn)營(yíng)銷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過(guò)收集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志系統(tǒng)中訪問日志信息構(gòu)建基于hive的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),使用spark作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)用戶畫像。基于協(xié)同過(guò)濾算法實(shí)現(xiàn)基于商品的推薦系統(tǒng),為電商網(wǎng)站商品推薦提供支持。通過(guò)收集日志系統(tǒng)信息到kafka、獲取用戶畫像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源,通過(guò)sparkstraming作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)商品推薦

大數(shù)據(jù)工程師需要什么基礎(chǔ)

一、計(jì)算機(jī)編碼能力。實(shí)際開發(fā)能力和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力是作為大數(shù)據(jù)工程師的一些必備要素。舉例來(lái)說(shuō),現(xiàn)在人們?cè)谏缃痪W(wǎng)絡(luò)上所產(chǎn)生的許多記錄都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如何從這些毫無(wú)頭緒的文字、語(yǔ)音、圖像甚至視頻中拾取有意義的信息就需要大數(shù)據(jù)工程師親自挖掘。
二、數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)的背景。國(guó)內(nèi)BAT為代表的大公司,對(duì)于大數(shù)據(jù)工程師的要求都是希望是統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)背景的碩士或博士學(xué)歷。缺乏理論背景的數(shù)據(jù)工作者,按照不同的數(shù)據(jù)模型和算法總能捯飭出一些結(jié)果來(lái),但如果你不知道那代表什么,就并不是真正有意義的結(jié)果,并且那樣的結(jié)果還容易誤導(dǎo)你。只有具備一定的理論知識(shí),才能理解模型、復(fù)用模型甚至創(chuàng)新模型,來(lái)解決實(shí)際問題。


三大優(yōu)勢(shì),助你快速掌握大數(shù)據(jù)核心

  • 項(xiàng)目多易掌握 項(xiàng)目多易掌握

    每一個(gè)項(xiàng)目對(duì)應(yīng)一個(gè)階段知識(shí)點(diǎn),從基礎(chǔ)到進(jìn)階層層深入,對(duì)接企業(yè)工作流程。

  • 注重實(shí)踐 注重實(shí)踐

    注重項(xiàng)目、注重技能,讓所學(xué)知識(shí)能夠合理運(yùn)用,助學(xué)員快速獲得工作經(jīng)驗(yàn)。

  • 云主機(jī)實(shí)驗(yàn)環(huán)境 云主機(jī)實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    達(dá)內(nèi)教育配備ucloud云服務(wù)器,提供完全真實(shí)的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)部署環(huán)境。


達(dá)內(nèi)項(xiàng)目峰會(huì),更貼近企業(yè)需求

熱門行業(yè)項(xiàng)目案例

選取熱門的行業(yè)作為項(xiàng)目來(lái)源。比如:北京二手房項(xiàng)目,電商平臺(tái)項(xiàng)目。

一線工程師聯(lián)手打造

和一線講師一起協(xié)作。老師提供指導(dǎo),學(xué)員獨(dú)立自主開發(fā),完成實(shí)戰(zhàn)課題。

實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目操作流程

以企業(yè)內(nèi)部開發(fā)項(xiàng)目流程為樣例進(jìn)行分步驟拆解,全程參與項(xiàng)目所有環(huán)節(jié)。

多方位技術(shù)輔導(dǎo)教學(xué)

個(gè)性化輔導(dǎo),并獲得項(xiàng)目代碼審閱與詳細(xì)反饋,高效提升大數(shù)據(jù)開發(fā)技能。


大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師應(yīng)掌握的技術(shù)

1. Avro與Protobuf。Avro與Protobuf均是數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng),可以提供豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型,十分適合做數(shù)據(jù)存儲(chǔ),還可進(jìn)行不同語(yǔ)言之間相互通信的數(shù)據(jù)交換格式,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),需掌握其具體用法。
2.ZooKeeper。ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件,是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件,提供的功能包括:配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等,在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握Z(yǔ)ooKeeper的常用命令及功能的實(shí)現(xiàn)方法。


實(shí)力講師匯聚,實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)傾囊相授

大數(shù)據(jù)講師
樸乾

大數(shù)據(jù)講師

曾主持或參與了北農(nóng)商、中德銀行、中信銀行等多家金融行業(yè)有影響力企業(yè)的多個(gè)基于海量數(shù)據(jù)的用戶畫像、風(fēng)險(xiǎn)控制、推薦系統(tǒng)相關(guān)項(xiàng)目。任職高級(jí)工程師、項(xiàng)目經(jīng)理、架構(gòu)師。
達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)講師
靳幸福

大數(shù)據(jù)講師

管任中國(guó)石化oracle e learning項(xiàng)目高級(jí)項(xiàng)目經(jīng)理e-learning系統(tǒng)領(lǐng)域,曾參與寶鋼集團(tuán)、東方航空、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)移動(dòng)等公司的企業(yè)級(jí)員I培訓(xùn)平臺(tái)等軟件系統(tǒng)的開發(fā)和管理工作。

課程背景

隨著時(shí)代的變遷和科技的飛速發(fā)展,我們正處在數(shù)據(jù)時(shí)代。因此,掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為未來(lái)職業(yè)發(fā)展的必備技能之一。在這樣的背景下,保定大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生,力圖滿足學(xué)員的需求,幫助他們掌握大數(shù)據(jù)技術(shù),掌握未來(lái)。

課程特色

1. 高品質(zhì)授課:保定大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)聘請(qǐng)了多名業(yè)內(nèi)資深專家授課,保證教學(xué)質(zhì)量。

2. 一對(duì)一輔導(dǎo):針對(duì)每位學(xué)員的不同需求,我們開設(shè)了一對(duì)一輔導(dǎo),讓學(xué)員能夠更好地吸收知識(shí)。

3. 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:我們?yōu)閷W(xué)員提供了多個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,讓他們能夠通過(guò)實(shí)際操作掌握技能。

課程目標(biāo)

1. 掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)和技能。

2. 熟練掌握大數(shù)據(jù)開發(fā)、應(yīng)用、管理及維護(hù)的技術(shù)。

3. 幫助學(xué)員快速適應(yīng)行業(yè)市場(chǎng),從而提高職業(yè)發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)力。

學(xué)習(xí)對(duì)象

1. 從事數(shù)據(jù)處理、開發(fā)、應(yīng)用、管理及維護(hù)的相關(guān)從業(yè)人員。

2. 對(duì)從事大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)有興趣并希望提高自己技能的大學(xué)本科生及以上。

課程內(nèi)容

1. 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)

2. Hadoop技術(shù)

3. Hive技術(shù)

4. Spark技術(shù)

5. Hbase技術(shù)

6. 大數(shù)據(jù)相關(guān)工具使用

學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、收費(fèi)范圍

學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)為3個(gè)月,學(xué)費(fèi)在10000-15000元之間。具體收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)請(qǐng)以學(xué)校公布的官方價(jià)格為準(zhǔn)。

學(xué)習(xí)收獲

學(xué)員通過(guò)本課程,能夠全面掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)和知識(shí),了解大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型、基本架構(gòu)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)。同時(shí),還能夠通過(guò)實(shí)踐項(xiàng)目準(zhǔn)確掌握數(shù)據(jù)處理技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技能。學(xué)員畢業(yè)后,可以在大數(shù)據(jù)行業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理等方面的相關(guān)工作。

結(jié)語(yǔ)

以上信息僅供參考,實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。如果您有任何疑問或者想要預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課,請(qǐng)聯(lián)系我們的在線客服,我們會(huì)為您提供更詳細(xì)的信息。我們期待著您的加入,一起探尋數(shù)據(jù)時(shí)代的未來(lái)!

授課機(jī)構(gòu)

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達(dá)內(nèi)教育

達(dá)內(nèi)教育

5.0分
認(rèn)證 6 年

成立:2002年

培訓(xùn)項(xiàng)目:UI設(shè)計(jì)培訓(xùn)、java培訓(xùn)、軟件測(cè)試培訓(xùn)、web前端培訓(xùn)、linux云計(jì)算培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷培訓(xùn)、云計(jì)算培訓(xùn)、人工智能培訓(xùn)、C培訓(xùn)、C++培訓(xùn)、嵌入式培訓(xùn)、UE培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)安全工程師培訓(xùn)

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