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 |
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Office办公自动化 |
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计算机组装和维护 |
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网页图形图像设计与制作 |
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C语言程序设计 |
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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 |
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Oracle程序开发与建模 |
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计算机操作系统(Linux) |
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JAVA语言程序设计 |
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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 |
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Hadoop |
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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 |
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SSHSSM整合 |
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企业JAVEE项目实训 |
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企业级大数据项目实训 |
数据建模师。这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师,更多偏向于中、小数据量,而且其使用更多更多是统计学的方法,而数据挖掘中的例如:决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。当然二者有一个共同之处都是,针对很具体的问题,都是会解决某个具体问题,例如:营销反应率,你就可能历史的邮箱、短信的反应情况,来建模型进行预测,从而提高邮件反应率,或者减少对用户来说的“垃圾”邮箱,提高用户体验。所以从掌握的技能上讲,这二者就有很大的区别,数据建模师其实很少会提到算法这个词,更多说使用什么模型,有感觉吗?但是从实务界来看,这二个模型越来越没有明确的分工。
为每一个学员提供专业而满意的服务
邀请了具有多年行业经验设计名师进行交互式操作,让学员边做边学步步指导。
分模块授课,讲练结合,授课期间老师全程跟班、监督,学习效率更有保证。
紧随设计趋势,更新教学理念,升级教学内容,让你掌握大数据开发前沿应用。
演练期间,根据学员薄弱模块,重点讲练,专项突破,保障学员技能多方位掌握。
一起来了解成都新华电脑学校
一、计算机编码能力。实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。举例来说,现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据,如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中拾取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。
二、数学及统计学相关的背景。国内BAT为代表的大公司,对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者,按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来,但如果你不知道那代表什么,就并不是真正有意义的结果,并且那样的结果还容易误导你。只有具备一定的理论知识,才能理解模型、复用模型甚至创新模型,来解决实际问题。
浓郁的气氛,也是你未来的学习环境
课程背景
随着大数据产业的迅猛发展,越来越多的人开始重视学习相关技能。成都作为西南地区大数据产业中心城市之一,大数据培训机构如雨后春笋般涌现。其中,哪家培训机构最好呢?下面我们来分析一下。
课程特色
1. 实践操作:我们提供丰富的实践课程环节,让学生亲身体验数据分析过程中的各种操作和细节。
2. 量身定制:根据不同的学习需求,我们为学生提供个性化的课程定制服务,真正做到因人而异。
3. 一对一辅导:每个学生都有专业的导师,提供一对一的辅导和指导,确保学习效果最大化。
4. 讲师授课:我们特邀业内知名人士来授课,传授最前沿的知识和技能。
课程目标
1. 掌握大数据基本概念和技术原理。
2. 熟悉常见的大数据处理和分析工具。
3. 了解大数据分析的典型应用场景和实现方法。
4. 能够开展小型的大数据分析项目。
5. 有能力为企业提供大数据分析解决方案。
学习对象
1. 有志于从事大数据行业的人员。
2. 企业和机构内部需要进行大数据分析的人员。
3. 大学生、研究生、IT从业人员等。
课程内容
1. 大数据基础知识
2. Hadoop平台及其生态系统
3. 数据挖掘和机器学习
4. 大数据实时处理
5. 大数据存储技术
6. Spark计算框架
7. 典型大数据分析案例
学习时长、收费范围
学习时长:根据不同课程设置,分为短期课程和长期课程,时长从2天至半年不等。
收费范围:根据课程时长以及涵盖的内容不同,收费从几千元至十万元不等。具体情况需要咨询相关工作人员。
学习收获
1. 了解大数据相关技术的发展趋势和运用场景。
2. 掌握常用的大数据处理和分析工具。
3. 通过实际操作,熟悉数据分析过程中的各种细节与技巧。
4. 能够顺利完成小型的大数据分析项目。
5. 可以提供切实可行的大数据解决方案,为企业发展提供有力支持。
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。我们相信,只有真正掌握了大数据技术,才能更好地适应未来的发展。
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