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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
一起来了解成都新华电脑学校
掌握Linux操作系统。想要成为大数据工程师,必须掌握Linux操作系统,可以说这是大数据工程师的基础能力。大数据作为一个基于开源软件的平台,Linux占据了核心优势;据Linux基金会的研究,86%的企业已经使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建,目前,Linux已开始取代Unix成为受青睐的云计算、大数据平台操作系统。因此,熟练操作Linux系统是大数据工程师的必备能力。
浓郁的气氛,也是你未来的学习环境
成都大数据开发培训学校课程大纲
课程背景
在信息时代,大数据已经成为企业发展的重要利器。成都大数据开发培训学校经过多年的实践与研究,研发出一系列的大数据课程,旨在培养专业技能,提升实际应用能力,为企业和学员提供更高效、更专业的数据策略。
课程特色
1.综合实战训练,结合大量真实案例;
2.针对企业需求和市场发展趋势设计;
3.师资力量强大,导师来自知名企业;
4.课程内容全面,重点突出,极具实践价值;
5.提供个性化学习方案,满足学员不同需求。
课程目标
1.掌握大数据开发技术,提高实际应用能力;
2.了解大数据发展趋势,为企业提供优化数据策略;
3.培养创新意识,提高解决问题的能力;
4.在就业、业务拓展领域获得更广阔的发展空间。
学习对象
1.企业员工和管理人员;
2.数据从业者和开发人员;
3.对大数据感兴趣的人士;
4.想提高大数据开发技能的自学者。
课程内容
1.数据挖掘与分析
2.大数据存储与检索
3.数据可视化与报表
4.大数据实时计算
5.机器学习与深度学习
6.大数据平台构建及应用开发
学习时长
根据不同课程具体情况,学时长短不同。
收费范围
根据不同课程难度、老师水平和教材费用等条件综合考虑,收费范围并不相同,具体请咨询在线客服。
学习收获
1.掌握业界最新技术,具备领先的大数据开发实战能力;
2.能够应对企业数据挖掘、数据分析、数据建模、大数据架构等相关需求;
3.对大数据平台、开发工具、数据技术有深层次理解,能够完成完整的数据处理、分析、可视化和展现;
4.加强与大数据从业者的交流,拓宽与开发人员的合作空间,探索大数据应用新方法。
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,大致方向与大纲相同的内容。
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