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。
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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大数据教程培训
- 让你掌握数据分析技能
课程背景
随着大数据时代的到来,数据分析师成为了市场上越来越受欢迎的职业。大数据教程培训课程旨在帮助学生掌握大数据分析技术,适应企业发展需要,提升分析师能力。
课程特色
1. 学员分级管理和个性化教学。
2. 通过案例、实操、项目等方式,提升学习效果。
3. 课程内容紧跟市场需求,教学经验丰富的导师让学习更实用。
4. 课程结合大量实际案例,进一步提高数据分析能力。
课程目标
1. 掌握大数据分析基础。
2. 掌握数据整理和数据分析的方法。
3. 学习大数据应用技术,如数据挖掘、机器学习。
4. 熟练掌握 Python/R等数据分析工具的使用。
5. 能够独立完成数据分析相关项目。
6. 提升自己在分析领域的竞争力。
学习对象
1. 对数据分析感兴趣的人士。
2. 数据分析从业者。
3. 需要使用大数据技术的企业管理人员。
4. 其他需要学习数据分析知识的人士。
课程内容
1. 数据分析基础知识(Excel分析基础、统计学基础、SQL语言基础等)。
2. 数据处理技能(数据清洗、数据整理、数据变换等)。
3. 数据建模和数据挖掘技能。
4. 机器学习和深度学习,包括K-Means聚类、决策树和SVM等。
5. 大数据平台和数据库,包括Hadoop、Spark、NoSQL等技术。
6. 商业智能和数据可视化(Power BI、Tableau等)。
学习时长
学习时长约为2-3个月,每周上课2-3次,每节课约2-3小时。
收费范围
收费根据每个机构的定价标准不同,可联系在线客服咨询具体的收费情况。
学习收获
参加大数据教程培训,学员将能够深入学习大数据分析的基础、方法和工具,掌握数据分析的技能和技巧,性价比较高。
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,了解大数据教程培训的具体内容和收费情况。希望每位学生都能学有所得,掌握数据分析技能,更好地应对现实中的挑战。
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