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
|
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
|
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
|
现如今,随着市场竞争的加剧,组织正在转向数据分析,以确定其服务和产品的新市场机会。目前,近8成的组织认为数据分析是业务绩效的关键组成部分。这意味着大数据专业人员对公司政策和营销策略产生巨大影响。现在很多企业都要求产品经理去做好数据分析工作,所以大家要想升值或者升职,就得学数据分析。还有另外一个原因学会大数据分析之后能将成为公司决策的核心。工作场所不满的主要原因之一是大多数员工觉得没有决策权。他们经常觉得这只是一个很棒的公司。作为数据分析专家,您将成为您所选公司决策的核心。事实上,您将成为企业决策和未来战略的一个组成部分,从而为组织内部发挥重要作用和目标。
完善的配套服务,给你贴心保障
你也有这些困扰吗?
芜湖北大青鸟环境简介
课程背景
芜湖大数据学习,是芜湖市教育局与多家知名大数据企业联合推出的在线教育平台。该平台面向全国,提供大数据技术和应用相关的在线课程,旨在满足大数据领域人才的培养需求。
课程特色
芜湖大数据学习的课程特色如下
1. 课程内容丰富,涉及大数据的各个领域,从基础知识到应用实践,全面覆盖。
2. 课程设置灵活,学员可以根据自己的需求和兴趣选择不同的课程组合。
3. 课程教学由专业人士授课,保证教学质量和深度,帮助学员打好专业基础。
4. 课程学习过程采用互动式教学,鼓励学员积极思考和参与,培养创新思维和解决问题的能力。
课程目标
芜湖大数据学习的课程目标如下
1. 帮助学员掌握大数据领域的基本概念和理论知识,建立坚实的专业基础。
2. 培养学员的数据分析和处理能力,让学员能够独立完成大数据项目的分析和处理。
3. 让学员了解大数据技术在不同领域的应用和发展趋势,帮助学员了解行业动态和拓展职业发展空间。
学习对象
芜湖大数据学习适合以下学员
1. 大学生和研究生,以及具有一定计算机或统计学基础的专业人士。
2. 从事数据分析、大数据处理、数据建模、数据挖掘等工作的相关从业人员。
3. 想要了解大数据领域知识和技术的学习者。
课程内容
芜湖大数据学习课程包括
1. 大数据基础:数据类型、数据模型、数据存储等。
2. 大数据处理技术:Hadoop、Spark、Storm、Hive等。
3. 大数据分析:数据挖掘、机器学习、深度学习等。
4. 大数据应用:物联网、云计算、金融、医疗等。
学习时长和收费范围
芜湖大数据学习的课程时间灵活,不同课程有不同学时要求,报名时可自行选择。课程收费以课程为单位计算,收费标准在每门课程介绍中有详细说明。
学习收获
通过芜湖大数据学习,学员将获得以下收获
1. 掌握大数据领域的基本概念和理论知识,建立坚实的专业基础。
2. 培养数据处理和分析能力,能够独立完成大数据项目。
3. 了解大数据技术在不同领域的应用和发展趋势,掌握行业动态和将来发展趋势。
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。芜湖大数据学习期待与您一起探索大数据世界,一起成长。
¥198002740人关注
¥198003011人关注
¥128001608人关注
¥询价2840人关注
¥4000起1670人关注
¥300001893人关注
¥198002692人关注