麦肯锡全球研究所对大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
多样化辅导,全面性针对
综合运用技能点,提升代码熟练度,规范度,提高软件的质量意识。
小组开发接近企业真实开发的项目,提高编程能力;学习业务知识。
专业老师指导,按照真实项目开发流程来开发项目,提升就业能力。
理论与实训相结合,在体验和感悟中培养和提升个人综合职业素养。
芜湖北大青鸟大数据课程简介
课程大纲 | 核心技能点 | 核心能力培养 |
第一阶段:Java基础 |
Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析 深刻理解面向对象思想,掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题,具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力,为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。 |
熟练使用MyElipse开发Java程序 会使用Java编写常用的流程控制语句 理解并掌握面向对象思想及其三大特性 能够灵活运用Java常用类解决实际问题 会使用集合框架存储数据、I/O技术操作文件 能够实现多线程及网络编程 |
第二阶段:JavaWeb网站开发 |
HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN 能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发,并在真实生产环境下进行项目发布 |
了解B/S架构运行原理 掌握网页的开发和设计技能 掌握JavaWeb核心开发技能 掌握Linux应用部署和监控技能 掌握基本的JavaEE应用设计和开发技能 锻炼学员团队协作能力 |
第三阶段:SSM/SSH框架 |
MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库 能够胜任垂直架构下的Java开发工作,熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。 |
掌握SSM/SSH框架核心技能及应用开发技能 掌握Oracle数据库设计和应用技能 学会使用Git进行项目代码版本管理 学会使用Maven进行项目构建管理 |
第四阶段:基于分布式微服的互联网架构 |
分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等 能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作 |
培养学员基于分布式项目的业务架构、应用架构、技术架构、安全架构、网络拓扑架构等的设计和代码开发能力,以及在部署策略等方面的综合能力 培养学员分布式项目下核心业务处理能力 培养学员在分布式项目下对于高并发、数据最终一致性、性能优化等问题的解决处理能力 |
第五阶段:Python爬虫+ELK+分析 |
Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana 能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。 |
掌握Python编程 具备Python的爬虫开发、 数据获取和整理等能力 能够使用ELK进行数据导入、 查询和集成 |
第六阶段:Hadoop生态圈 |
HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase 能够胜任:Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。 |
掌握Hadoop集群配置与管理
掌握HDFS文件操作
掌握分布式计算原理
掌握基于Hive的数据ETL和数据查询
掌握HBase数据存储
掌握数据导入导出
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第七阶段:Spark技术栈 |
Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau 能够胜任:Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师 |
掌握Spark集群配置与管理,以及Spark离线计算
具备Scala和Python编写 Spark应用的能力
具备在企业数据湖中建立数据流程/通道、实施数据监管、规范数据管理和确保数据安全
具备数据采集、数据变换、数据建模、任务调度以及与企业应用的数据集成的能力
具备多种NoSQL数据存储的能力
掌握Hive/Spark实施数据变换、BI工具与 Hive、 NoSQL 的集成
掌握用户兴趣取向分析/航班飞行网图分析/电子商务消费行为分析/用户交易欺诈分析案例的具体实现
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第八阶段:实时流处理平台 |
Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts 能够胜任:大数据开发工程师、大数据架构师 |
掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用 具备实时流数据存储、计算、查询的能力 具备多种流处理框架的运用能力 掌握多种常见可视化工具的使用 掌握股票流数据实时分析/舆情分析案例 |
第九阶段:机器学习 |
Spark Mllib 能够胜任:大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师 |
掌握Spark机器学习数据结构及流程
掌握分类,聚类和推荐模型
掌握垃圾邮件分类
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大数据已经不仅仅是政府用来分析居民生活状态的工具了,现在它被广泛的应用于各个领域。医疗,教育,体育,金融,娱乐产业,房地产,电影电视剧的制作等等,都用上了大数据。大数据可以用来具体研究某一疾病的治疗,可以记录提高运动员的体育成绩,可以分析金融交易,可以用来掌握顾客的购买潜在需求,在多种行业中,大数据都可以用来分析顾客需求,优化业务流程,以此来提高企业业绩。所以在学完大数据后,你可以选择的就业领域会十分的广。大数据、人工智能必然成为未来互联网发展的大趋势,现在大数据仍然处于上升完善阶段。能及早入场将会获得更多的机会。毕竟在编程领域,工作经验以及执行能力是加分项。
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芜湖北大青鸟环境简介
芜湖大数据班
—— 让你成为行业专家
课程背景
—— 数据时代的核心技能
在互联网时代,数据已经成为企业和个人通往成功的关键因素。芜湖大数据班课程聚焦于数据科学与大数据技术领域,提升学员数据分析与处理的专业能力,提供完整的数据处理上手经验,并为未来的职业发展提供强大的助力。
课程特色
—— 独特而智能的教育内容
1.分层式教学体系
芜湖大数据班以数据分析为出发点,分为初级、中级、高级三个层面,灵活根据个人业务及行业需求进行选择。
2.紧贴时代思潮
以教育融合产业,走向前沿技术发展方向,满足大数据时代的市场需求。
3.专业师资团队
由行业领先的数据科学家、数据挖掘专家、数据工程师共同组成,拥有丰富的实战经验,并能有效地将数据科学融入实践。
课程目标
—— 让你拥有全面的技能
1.深入了解数据科学与技术的核心理论;
2.掌握数据分析及处理的基本流程,能独立完成数据处理、分析、挖掘、可视化等工作;
3.理解大数据生态环境和产业链,能够有效地利用大数据实现商业决策和运营优化。
学习对象
—— 聚焦热门数据相关职业领域
1.企业内部数据科学团队骨干;
2.数据中心、数据部门新人;
3.数据需求分析师、业务分析及决策顾问;
4.大数据分析师、高级数据建模人员。
课程内容
—— 打造完整的课程体系
1.大数据技术入门课程
2.SQL语言与数据库
3.可视化工具学习
4.数据挖掘基础与进阶
5.统计分析与机器学习
6.数据科学应用案例分析
学习时长及收费范围
—— 灵活的课程设置
课程时间根据个人实际情况灵活设置,可任意选择初、中、高级阶段课程。收费标准请到学校咨询。
学习收获
—— 技术走向职场的蜕变
经过学习,您将会提升对大数据的认知水平,掌握行业内最新最前沿的理论与实践技能,以及为未来的职业发展打下坚实的基础。
结语
—— 学习需要选择专业的帮助
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。在数据时代,学习需要我们有选择专业的帮助,芜湖大数据班能够帮助您成为行业专家。
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