国内人才缺口
行业需求增长
猎聘网大数据招聘
北京大数据工程师
01 大数据入门基础课程 | 1.JavaSE;2.MySQL;3.JDBC;4.Linux;5.shell;6.HTML;7.CSS;8.JavaScript;9.JSP;10.Servlet |
02 大数据Hadoop基础 | 1.大数据概论;2.Hadoop框架;3.HDFS分布式文件系统;4.MapReduce计算模型;5.全真实训项目 |
03 大数据离线分析 | 1.Hive数据仓库;2.Sqoop ETL工具;3.Azkaban工作流引擎;4.Ooize;5.Impala;6.全真实训项目 |
04 大数据实时计算 | 1.Zookeeper分布式协调系统;2.HBase分布式数据库;3.Redis数据库;4.mogDB数据库;5.Kudu列式存储系统;6.Storm实时数据处理平台;7.Kafka分布式发布订阅消息系统;8.Flume海量日志采集系统;9.全真实训综合项目 |
05 Spark数据计算 | 1.Scala;2.Spark;3RDD;4.Spark SQL;5. Streaming;6. Mahout;7.MLlib;8.GraphX;9.Spark R;10.Python;11.Alluxio;12.Python爬虫;13.ElasticSearch;14.Lucene |
Hadoop基础实战 |
项目名称:搜狗搜索日志分析系统 数据体量:5000W+/日 硬件环境:Hadoop集群 12台 软件环境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 项目描述:搜狗每天产生大量的日志数据,从日志数据里面能提取到有用的数据包括每个用户的ID、浏览次数、月/日浏览频率、访问源、浏览内容等等,提取这些内容、统计数据分析每个用户行为,从而做出有利的决定。 |
大数据离线实战 |
项目名称:新浪微博数据分析系统 日均数据体量:3GB+ 硬件环境:Hadoop集群 50台 软件环境:MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke eper3.4.5+CentOS-6.5-X86 项目描述:此次项目我们需要处理微博产生的数据,通过对数据的处理得到所需的数据,微博拥有大量的用户,大量的用户潜在的价值是巨大,怎么挖掘这些潜在的宝藏就是我们项目最直接的目的,为了能够实时的进行数据处理使用Storm流式计算系统,和HBase、Zookeeper、Kafka组成框架,对数据进行处理,当然这些都是建立在hadoop集群上实现的,底层的存储还是HDFS。 |
大数据实时计算 |
项目名称:网络流量流向异常账号统计项目 数据体量:每天1000亿,每秒峰值100 000 硬件环境:Hadoop集群 600台 软件环境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 项目描述:运营商骨干网上采集现网流量流向信息,根据这些原始信息检测账号是否存在异常,如果多个终端使用同一个宽带账号,超过一定阈值则触发报警机制,例如阈值为5时,同一个账号同时连接的终端数量不能超过该值,如果超过则报警。 |
Spark阶段项目 |
项目名称:京东网上商城数据统计分析平台 数据体量:5000W+/日 硬件环境:centos-6.5-x86 集群:spark standalone(Master-1,Worker-3) 软件环境:hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume 每日处理的数据量:3GB 项目描述:基于京东网上商城数据统计分析平台--该项目采用了目前大数据领域非常流行的技术——Spark。本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括:统计和分析UV、PV、登录、留存、热门商品离线统计、广告流量实时统计3个业务模块。 |
精通Java、C、C++等主流开发语言,5年以上开发经验,非常丰富的IT从业经验和教育心得,兄弟连特色JAVA讲师,曾担任达内课程总监级讲师。
软件工程硕士,二十年系统开发经验,具有大规模集群建设、开发及运维经验;拥有Apache Hadoop、Oracle OCM等多项产品的技术认证证书。
讲师、项目经理均为专职,培养体系严谨、实 用;讲师,学员打分体系,讲师好不好你 说了算!
变态严管,让你破茧成蝶。“变态”的学习训 练,因为爱你,所以严厉,我们要培养的是IT 特种兵。
授之以鱼更授之以渔。兄弟连创始人李超老师, 也会亲自授课,分享自己三十几年的人生经历 和经验。
课上采用案例式教学,通俗易懂,课下项目经理 一对一辅导强化训练,学与练交叉进行强化记忆, 你要做的就是认真听,勤于问,乐于练。
兄弟连一直坚持人手一机,学员可以随时在教 室学习,无论晚上11点还是凌晨4点,你都将 看到为自己的理想而埋头苦学的兄弟姐妹。
学不会,免费重修;找工作,免费 力荐。毕业后,你会发现python开发工程师的圈 子里到处是你的人脉,让你在职场更加如虎添翼。
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课程背景
大数据是当今互联网时代的热门话题之一,由此带来了大数据分析师等新兴职业。因此,学习大数据成为了近年来众多年轻人考虑的一个方向。而大数据专业课程则成为了市场上的热门课程之一。
课程特色
1.系统学习:全面讲解大数据的各个方面,包括数据挖掘、分析和处理,为学生提供全面的大数据学习体验。
2.实践教学:强调实战应用,注重学生对于算法的实际应用操作。
3.学科交叉:从数学、计算机科学、统计学等多学科角度深度探讨大数据相关知识,提高学生综合素质。
课程目标
1.了解大数据的各个方面,掌握如何分析和处理大量数据。
2.学会使用大数据分析工具,如Hadoop、Spark等。
3.学会基础的数据挖掘技术,如聚类、分类、关联规则挖掘等。
学习对象
1.计算机科学相关专业的本科生和研究生。
2.具备一定编程能力且对数据挖掘、机器学习等领域感兴趣的人。
课程内容
1.大数据概论
2.Hadoop基础
3.MapReduce编程模型
4.Hadoop高级编程
5.数据挖掘
6.机器学习
学习时长和收费范围
学习时长一般为48-72学时,学习周期大约为2-3个月,具体情况可咨询培训机构。收费范围则根据所在地区、机构及授课内容而异,建议咨询多家机构后选择较为合适的课程。
学习收获
1.对于大数据分析有全面的认知和了解,掌握了最前沿的大数据分析技术和方法。
2.掌握了数据分析的基本工具和技术,能够运用其进行实际分析。
3.大幅提高了自身的就业竞争力,可以胜任大数据分析相关岗位。
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,了解更多关于大数据课程的详细内容,以便作出更好的选择。
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