您想了解的问题我们都为您解答
课程极具含金量,紧扣行业需求
实训阶段 |
阶段目标 |
课程名称 |
阶段一 |
1、熟练计算机基本操作,掌握办公自动化软件的使用,熟悉网络软件及硬件的常规安装与设置,掌握计算机网络基本原理,掌握中小企业网络组建与维护 2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发 3、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发
4、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发 5、掌握HIVE数据仓库工具的工作原理及应用开发 |
计算机操作基础 & Office办公自动化 |
计算机操作基础 |
||
Office办公自动化 |
||
计算机组装和维护 |
||
网页图形图像设计与制作 |
||
C语言程序设计 |
||
阶段二 |
1、熟练搭建海量数据离线计算平台
2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案
3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序 |
HTML5与CSS开发 |
jQuery高级编程 |
||
Oracle程序开发与建模 |
||
计算机操作系统(Linux) |
||
JAVA语言程序设计 |
||
阶段三 |
掌握hadoop大数据生态系统环境,具备开发基于storm的实时计算程序的能力 |
JSP 应用开发 |
LINUX集群系统的架构实现 |
||
Hadoop |
||
阶段四 |
熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用,通过计算分析大量数据,挖掘出其中有价值的数据,为企业提供决策依据 |
软件开发流程相关文档编写 |
项目构建工具maven |
||
SSHSSM整合 |
||
企业JAVEE项目实训 |
||
企业级大数据项目实训 |
数据科学研究。数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。
数据预测分析。营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
为每一个学员提供专业而满意的服务
一起来了解成都新华电脑学校
四川新华电脑学院是国家信息化教育全国示范基地、国家紧缺型数字艺术人才和信息技术人才计划培养基地、西南地区规模最大的计算机应用人才和网络技术人才教育基地、四川省委特授的“四川省城市创业青年培养基地”、成都市高技能人才培训基地和成都市技能人才培训(实训)基地。学院占地面积150亩,学院教职员工150人。常年在校生3000余人,供学生学习用机1200余台。校区设施齐备,环境幽雅,学风醇厚,学术氛围浓郁。
“十年树木,百年树人”四川新华电脑学院不断创新发展,与时俱进,严谨办学,积极推动国家现代化建设,为四川地区乃至全国培养更多优秀的互联网精英而不懈努力!
误区:数据需要清洁。“最大的误区就是你必须要有干净的数据进行分析。”BeyondCore公司首席执行官阿里吉特森古普塔说,“没有人有干净的数据,必须将数据进行清理,否则分析是行不通的。这是一个疯狂的想法。你要做的就是进行一个足够好的分析。你要分析所有的数据,尽管这些数据是肮脏的,这只说明你有数据质量问题。我可以告诉你一些模式,尽管数据存在质量问题,但完全可以进行正常分析。现在,你可以集中进行数据质量工作,只是提高数据可以得到稍微好一点的洞察力。”布茨梅因说。“一旦你把这些数据整合在一起,你将在一个应用程序中赋予它生命的视觉,你可以看到这些汇集在一起的数据的关联,你会很快看到你的资料不足。”她说,“你可以看到数据的问题在于要提供一个清理数据的基准。”
浓郁的气氛,也是你未来的学习环境
成都专业大数据培训课程大纲
课程背景
大数据技术是当今社会中非常热门和重要的技术之一,越来越多的企业开始使用大数据进行业务分析和决策。为此,成都专业大数据培训课程应运而生,专门为学习者提供系统全面的大数据技术和应用知识。
课程特色
1. 课程与市场紧密结合,重点关注大数据行业发展热点和趋势;
2. 融合理论和实践,让学习者深入了解大数据技术的运用和实际工作经验;
3. 提供一站式学习,内容涵盖多个方面,包括数据挖掘、人工智能、大数据架构等。
课程目标
1. 了解大数据技术的基本概念、应用和发展趋势,掌握大数据产业瓶颈和解决方案;
2. 掌握数据分析和处理的基本方法和技巧,能够进行复杂的数据分析和挖掘工作;
3. 学习大数据架构设计和实现,掌握大数据处理的流程和技术,具备在大数据平台上进行研究和实践的技能。
学习对象
1. 从事数据分析、数据挖掘、数据仓库建设相关领域的专业人士;
2. 对大数据技术感兴趣的学生和自学者;
3. 其他想要学习大数据技术的人群。
课程内容
1. 大数据技术概述
2. 大数据基础技术
3. 大数据应用挖掘
4. 大数据架构设计和实现
5. 大数据治理和安全
6. 机器学习和人工智能
学习时长
培训时间为50天,每天8小时的课程学习和实践。
收费范围
收费范围根据学习内容和时长而定,可联系在线客服咨询。
学习收获
1. 掌握大数据技术基础和应用;
2. 获得大数据分析和挖掘技术,可独立承担大数据项目开发和实施工作;
3. 对大数据架构和设计有自己的认识和思考。
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,体验课与正式课程内容相同。
¥询价1807人关注
¥询价861人关注
¥询价1963人关注
¥询价2214人关注
¥询价1559人关注
¥询价956人关注
¥询价1082人关注
¥询价2934人关注
¥询价1469人关注
¥询价2572人关注