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。 |
北航软件工程硕士,16年软件架构开发经验,曾就职于东软、DNS等知名企业,新东方、达内前教学总监,精通JAVAEE、JAVA框架、Oracle数据库,知名企业培训大咖。
原普开数据大数据架构师兼教学总监,新奥集团公司云数据平台项目首席架构师,京东万象大数据平台缔造人之一,二六三网络通信反垃圾邮件系统平台项目经理。
中途耽误几天的话可以通过看视频同步完成老师的作业弥补进度,不会的可以随时问老师。
学生因学习中途落课或者学习效果不扎实等原因可以向教务老师申请重修或降级,本期学不会下期免费再学,直到学会为止!
学习的流程分为预习、听课、整理笔记、作业(每周定期检查作业,并针对反馈情况进行讲解)、复习、默写、项目阶段跟踪检查。
预习笔记是兄弟连一再强调的学习法宝,每个同学在兄弟连都必须养成课前预习的习惯,对老师第二天要讲授的内容重点、难点做到心里有数,听课事半功倍。
开课后根据学生的作业及测验情况形成关怀名单,进入关怀名单的学生会被所有老师所关注,相应的对其作业、预习笔记、默写等要求会更高,要求会更严格。
学习中遇到问题,小组成员共同讨论解决,小组内有学习懈怠完不成学习任务的同学,小组内全体成员会集体被罚(罚手抄代码n遍哟)。
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大数据培训报名
课程背景
随着互联网和信息化技术的发展,经济形态已经从资源型经济向信息经济转变。大数据成为信息经济中最具影响力的一个领域,也是当前最热门的IT技术之一。如何运用大数据技术,提升企业竞争力,成为企业发展的核心问题。因此,大数据培训成为越来越多人的选择。
课程特色
1. 针对实际应用场景,展开案例分析。
2. 开设专项培训,针对不同方向需求进行培训。
3. 提供大量实战机会,让学员在实践中快速提升技能。
4. 科学设计课程安排,既保证了培训的完整性,也避免了学习疲劳。
课程目标
1. 了解大数据的基本概念、应用场景以及发展趋势。
2. 熟悉大数据相关工具和技术的基本使用方法。
3. 学会如何利用大数据技术进行业务分析,提高决策效率。
4. 具备一定的数据建模和分析能力,可自主完成大数据分析任务。
学习对象
1. 企业内部人员,如数据分析师、统计师、运营人员、研发人员等。
2. 从事数据分析和研究的学生和学者。
3. 初学者或对大数据感兴趣的人群。
课程内容
1. 大数据基础知识:大数据概念、特征、存储与计算能力以及发展前景。
2. 大数据技术框架:Hadoop、Spark、Flink、Kafka等。
3. 大数据分析流程:数据清洗、数据预处理、特征提取、建模与评估等。
4. 大数据应用案例分析:电商、金融、医疗等领域的大数据应用案例介绍。
学习时长
本课程为期30天,每周学习时间为10个小时。
收费范围
报名费用为3000元/人,免费预约体验课程。
学习收获
1. 掌握了大数据技术的基础知识和应用方法。
2. 学会了如何应对大数据分析问题,提升了数据分析和处理能力。
3. 具备了大量的实战经验,能在实际工作中独立运用大数据技术。
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,了解更多详细信息。我们将为您提供优质的服务,让您愉快地完成大数据培训。
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