从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,需要采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它需要依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
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。
芜湖弋江区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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近几年,大数据从“可有可无”的边缘迅速演变成“必须获取”的核心。深度挖掘分析把数据变成可操作利用的情报,提供个性化推荐、精细化运营,帮助企业降低成本,增加利润,大数据的作用在逐渐显现。利用大数据优势,获取更高的利益,大数据发展势头十分迅猛。近年来,中国互联网三巨头BAT(百度、阿里、腾讯)均耗费巨资投入大数据发展,纷纷建立大数据研究院、大数据实验室等,提供大数据专业服务,一批大数据专业分析公司也应运而生。据CSDN(中国软件开发联盟)2014年中国大数据调查报告显示,32.5%的公司正在搭建大数据平台,29.5%的公司已经在生产环境实践大数据,并有成功的应用案例和产品,24.5%的公司已经做了足够的了解,开发准备就绪。由此可以看出大数据的未来形式一片大好。
完善的配套服务,给你贴心保障
学校会举办杰出校友会及校友座谈会,扩展学生的人脉。
入学即签订就业协议,为每一位学子安心就业保驾护航。
模拟面试,提升面试技巧。企业项目开发,积累项目经验。
万余家企业建立合作关系,为学员搭建与企业之间的桥梁。
你还在担心以下问题?
不是计算机专业的学生,可以学习大数据吗?
现在选择学习大数据,到底有没有发展前途?
如何判断自己适不适合从事大数据行业呢?
芜湖北大青鸟环境简介
课程特色
本课程的特色如下
1. 集训导师,专业授课。班级导师均为该领域的专业人士,能够为学生提供科学、有效的教学内容。
2. 项目实践,助力就业。本课程的课程内容以实践为主,学生学习过程中会参与到相关项目中,独立完成实际的数据分析任务,助力学员实现就业。
3. 定制班级,个性服务。本课程的班级设置根据学员水平不同而不同,会深入剖析每位学员的学习需求,量身定制培训内容。
课程目标
本课程的目标如下
1. 掌握数据分析和大数据处理中的核心技能和实际应用。
2. 熟悉新的数据分析和大数据技术,了解行业动态,能够根据市场需求灵活转换技术应用。
3. 培养学员的自我学习能力和团队协作能力,使其具备更好的职业竞争力。
学习对象
本课程适合以下学习对象
1. 数据分析和大数据从业人员,希望巩固和提升自己的技能。
2. 对数据分析和大数据行业感兴趣的大学生和职场新人。
3. 对自己的未来发展有远大规划的人。
课程内容
本课程内容如下
1. 数据分析和数据挖掘基础,包括统计学、概率论等。
2. 数据仓库和数据模型,包括数据建模、数据挖掘等技术。
3. 大数据技术,包括Hadoop、Spark等相关技术。
4. 人工智能技术和机器学习,包括聚类、分类、回归等。
学习时长、收费范围
本课程一般需要完成30到40课时,课程学费参考,具体以到校咨询为准。
学习收获
学生参加本课程,一方面可以提高自己的技能,另一方面可以为未来职业生涯打下坚实的基础。学员可以通过该课程,获得对数据分析和大数据行业全面深刻的了解,更好地应对市场需求,实现自我价值最大化。
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。我们坚信每一个学员都有成为优秀的数据分析和大数据从业人员的潜力,期待您的加入。
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