刚刚毕业就面临失业,想学一门技能,增加就业机会
Suitable for who to learn
刚刚毕业就面临失业,想学一门技能,增加就业机会
想要转岗大数据分析,但不知道门路、方法,也没人教
已有一定经验,但没经过系统的学习,需要大师引导
职位很好,薪资很高,可是距离目标还有一定的距离
Big data course content
课程模块 | 课程内容 | 学习效果 |
Java设计与编程思想 |
Java基础、Java面向对象、Java高级、数据库与JDBC |
熟练掌握Java语法并灵活运用,能够开发后台应用 |
Web前端开发 |
HTML基础、CSS3基础、JS脚本编程 |
能够基于HTML+CSS+JQuery进行前端开发 |
JavaEE进阶 |
JavaWeb后端开发、SSM框架 |
掌握主流JavaWeb框架并灵活运用 |
大数据基础 |
Linux基础、Maven基础 |
熟练掌握Linux及Maven等相关知识并灵活运用 |
HDFS分布式文件系统 |
HDFS原理剖析、HDFS编程 |
深入理解HDFS的原理并灵活运用 |
MapReduce分布式计算模型 |
MapReduce原理剖析、MapReduce实践 |
熟练掌握MapReduce原理并灵活运用 |
Yarn分布式资源管理器 |
Yarn原理剖析、Yarn实践 |
深入理解Yarn的原理并调优 |
Zookeeper分布式协调服务 |
Zookeeper原理剖析、Zookeeper实践 |
深入理解Zookeeper的原理并灵活运用 |
Hbase分布式数据库 |
Hbase原理剖析、Hbase编程实践 |
深入理解Hbase的原理并灵活运用及调优 |
Hive分布式数据仓库 |
Hive原理剖析、Hive编程实践 |
深入理解Hive的原理并灵活运用 |
FlumeNG分布式数据采集系统 |
FlumeNG原理剖析、FlumeNG编程实践 |
熟练掌握FlumeNG的各种应用场景 |
Sqoop大数据迁移系统 |
Sqoop原理剖析、Sqoop编程实践 |
熟练掌握Sqoop并灵活运用 |
Scala大数据黄金语言 |
Scala语法剖析、Scala应用实践 |
熟练掌握Scala各种语法并灵活运用 |
kafka分布式总线系统 |
kafka原理剖析、kafka编程实践 |
深入理解kafka原理并灵活运用及调优 |
SparkCore大数据计算基石 |
SparkCore核心原理、SparkCore实践 |
深入理解SparkCore原理并灵活运用及调优 |
SparkSQL数据挖掘利器 |
SparkSQL核心原理、SparkSQL实践 |
熟练掌握SparkSQL的各种应用场景并灵活运用 |
SparkStreaming流失计算平台 |
SparkStreaming核心原理、SparkStreaming实践 |
深入理解SparkStreaming原理及各种应用场景和调优 |
SparkMllib机器学习平台 |
SparkMllib算法模型及核心原理、SparkMllib实践 |
熟练掌握SparkMllib的常用算法并灵活运用 |
SparkGraphx图计算平台 |
SparkGraphx核心原理、SparkGraphx实践 |
深入理解SparkGraphx的原理并灵活运用 |
大数据项目实战 |
4个大数据项目的实战 |
能够基于所学知识在真实的项目中操练 |
数据仓库研究。为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
OLAP开发。OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。
Reasons for Choosing
小班授课,人手一机,学练结合,0元试听和重修,终身技术支持。
教师授课与学生上机实践相结合,采用多媒体教学方式,保证学习效果。
采用案例教学法,符合人的认知规律,边讲边练,循序渐进地引导学员迅速掌握相应的知识和技能。
任课教师有多年教学经验,不仅精通所讲授课程,在教学过程中将自己的项目经验传授给学员。
You want to know about these issues
目标清晰明确。学习大数据的目的就是为了适应企业大数据人才的需要,所以好的培训课程应考虑到培养专业技术和实用能力,稳固的技术能力是行业用人的基本要素,而技术的实用能力更是将技术知识落实到工作实际的关键。
结构全面系统。作为零基础小白想要学习大数据技术,需要由浅入深,由易至难,循序渐进的从快速入门到进阶突破。那么应包含的学习课程有:JavaSE、MySQL、JavaEE、linux、hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink、机器学习等。
Practical experience teacher
4+年大数据开发经验
8+年互联网行业工作经验
国内Spark、Hadoop技术专家
多年大数据技术研发与培训经验,曾任职知名互联网企业,具备丰富的大数据研发和培训经验。精通hadoop和spark技术研发,精通Java,Scala等编程语言。在大数据技术领域有扎实的技术功底,教学细致负责,并注重理论与实践相结合。
课程背景
近年来,数据分析已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。在这个大数据时代,每天都有大量的数据被上传、下载和传输。而这些海量的数据如果不能被有效的分析和利用,就无法为企业或个人带来实际的价值。因此,学习一门优秀的数据分析课程变得十分必要。
课程特色
1.理论结合实践,让学员能够在实际工作中快速地应用所学知识。
2.深入浅出,逐步引导学员跨越数据分析的门槛。
3.全面性强,不仅覆盖了数据分析的基础知识,还包括高级数据分析技术。
课程目标
1.了解数据分析的概念及其在实际工作中的作用和应用。
2.学会使用目前主流的数据分析工具。
3.掌握常用的数据分析统计方法。
4.了解数据挖掘及其在工作场景中的应用。
5.掌握机器学习的基础知识和技术。
学习对象
本课程适用于以下学员:
1.有数据分析基础知识和技能的初学者。
2.对数据分析和处理感兴趣的人员。
3.需要使用数据进行工作的人员。
4.想要深入掌握数据分析及其周边领域知识的人员。
课程内容
1.数据分析的概念及其作用和应用。
2.数据分析工具的使用。
3.常用的数据分析统计方法。
4.数据挖掘及其应用。
5.机器学习基本理论和技术。
学习时长及收费范围
学习时长为8周,每周五天,每天4小时。收费范围请前往校内咨询。
学习收获
1.能够熟练掌握大数据的存储、管理、处理、分析等。
2.能够独立进行数据分析,能够为企业和个人带来实际贡献。
3.了解数据分析领域的最新进展。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如果您对本课程感兴趣,请联系在线客服,预约免费体验课。