大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理须用到云技术。
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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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。
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学会大数据之后有哪些较好的发展方向?
学会大数据后一般的薪资水平大概多高?
学习大数据需不需需要很高的学历呢?
芜湖北大青鸟环境简介
随着数据量的快速增长,大数据技术已经成为科技领域的热门话题。芜湖大数据零基础学习应运而生,旨在为学员提供专业的大数据技术培训,使他们成为未来的数据分析师、数据工程师等。
课程特色
——列举芜湖大数据零基础学习的特点
1. 零基础入门:适合没有编程和数据分析经验的初学者。
2. 系统化培训:从理论到实践,结合真实案例,深入浅出地让学员掌握大数据技术。
3. 强大教师团队:由一支经验丰富的大数据技术专家组成,为学员提供一对一的辅导和答疑服务。
4. 实践机会:提供多种实际项目和案例,让学员能够更好地了解实际应用场景。
5. 获得证书:毕业后,学员将获得芜湖大数据零基础学习颁发的大数据专业证书。
课程目标
——列出学习大数据的目的
1. 掌握大数据的基本概念和理论知识。
2. 熟悉大数据处理工具和编程语言。
3. 能够运用大数据技术进行数据分析和应用。
学习对象
——介绍适合的学生群体
1. 对大数据技术感兴趣的学生。
2. 希望转行从事与大数据相关工作的人员。
3. 想要通过学习大数据技术提升自己职业竞争力的人员。
课程内容
—— 芜湖大数据零基础学习的课程内容
1. 大数据的概念和发展历程。
2. 大数据相关工具和编程语言的基础知识。
3. 数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析的流程和方法。
4. 大数据平台的搭建和使用。
5. 实际项目和案例分析。
学习时长
——介绍课程的学习时长
该课程为期两个月,每周上课2-3次,每次课程时长为2-3小时。
收费范围
——介绍芜湖大数据零基础学习的收费情况
收费范围在2000-5000元之间,包括课程学费、教材费和实际项目费用。
学习收获
——总结学生在学习大数据时的收获
通过学习芜湖大数据零基础学习,学员可以了解到大数据的基本概念和理论知识,能够熟悉大数据处理工具和编程语言,还能够运用大数据技术进行数据分析和应用。毕业后,学员将获得芜湖大数据零基础学习颁发的大数据专业证书,更好地促进自己职业发展。
结语
——着重强调上述内容的参考性
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。同时,学员可以联系在线客服,预约免费体验课,了解芜湖大数据零基础学习更多相关信息。
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