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面授
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白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 灵活安排
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招生对象:
想要学习人工智能及机器学习的专业方法,并提升科研实验能力的学生
课程目标:
Hadoop、Spark、Fink等大数据新的技术栈,利用大数据集群环境实现各技术点的实验、通过项目贯穿和综合重现企业项目的大数据应用和开发
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2094人看过 收藏 更新时间 :2024-05-03 07:02:09
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青岛北方互联大数据课
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
关于大数据,你是否以下问题?
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  • 1

    大数据行业对学历有什么要求呢?

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    如何构建银行业大数据分析平台?

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    大数据开发如何入门?怎么学习?

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    大数据和数据大集中有什么区别?

  • 5

    如何利用大数据?大数据如何处理?


青岛北方互联大数据课程
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  • 学习大数据有什么优势之处?
  • 分析领域能够快速发展:
    数据隐藏的价值是非常巨大的,但是也需要IT技术不断发现和探索。随着应用层级的发展,企业用户会更加密切关注如何发现数据中的价值,使公司能够得到更快速的发展。IT基础设施已在不断的发展和完善,大数据分析也会迎来更加快速的发展,未来对大数据的挖掘技术和方法也将成为大家重视和关注的领域。中国拥有将近世界五分之一的人口,而且发展速度非常快,在未来中国不仅会产生巨大的数据量,也将为市场发展带来更有价值的数据和分析。无论是对国家,还是对个人,都将具有广泛的发展机会。

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大数据的就业前景怎么样?

据职业社交平台LinkedIn发布的《中国互联网热门职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量很大,而大数据分析人才非常比较少。领英报告表明,大数据分析人才的供给指数比较低,仅为0.05。大数据分析人才跳槽速度也快,平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。


名师授课学习更高效
多年经验大数据讲师,手把手教学

熊文杰
熊杰文老师

ETL开发讲师,多年软件开发设计、系统架构、项目管理与实施经验。多年大数据相关开发经验,2+年教学经验。曾任职重庆中软国际开发事业部并参与多个政府项目的开发:重庆税务局税务系统、重庆税务局党建系统、也担任过重庆文投大数据项目开发以及一些ERP系统的开发。

邢泽林老师
邢泽林老师

ETL讲师,大数据行业8+年工作经验。主要工作领域为金融大数据、医疗大数据、政府大数据。曾任职于北京文思海辉信息有限公司以及北京宇信科技有限公司。作为项目经理和负责人完成过国家开发银行数据集市项目、苏州银行1104监管报送项目、浙江义乌商业银行数据平台项目。

史涛老师
史涛老师

ETL开发讲师,ETL大数据工程师,多年Oracle数据库开发经验,多年EDW项目开发经验,多年大数据开发经验,曾任职海尔集团、印孚瑟斯技术(中国)有限公司等。精通Mongodb、Oracle、PL/SQL等数据库。熟悉数据建模过程,对制造业、银行等行业IT应用方向有经验。


随着数字经济的快速发展,大数据技术成为了各行各业的宝贵资源。作为一种高度智能化的技术,大数据在运营商、金融、电商等领域起到了举足轻重的作用。于是,培训机构也开始围绕大数据展开教学,帮助更多人掌握这一不可或缺的技能。而青岛大数据培训机构也是其中一员。

课程特色——多种教学模式

1)面授课:老师会在教室内对大家进行讲解、答疑等,学生可以充分参与互动,增加学习的趣味性和吸收力。

2)线上课:大数据是一个高度数字化的概念,学生也可以在自己的电脑上进行线上课程学习,根据自己的时间表自由安排学习进度。

3)项目实战:通过模拟一些实际项目场景,让学生对大数据技术的应用能力得到提升。

课程目标——培养操作能力

1)了解大数据的基础知识与技术架构

2)学会数据的采集、清洗与处理

3)掌握大数据算法与数理统计技术

4)了解 Hadoop、Spark、Flink 等主流大数据框架

5)锻炼实际操作能力,提高大数据处理效率

学习对象——相关专业人士

1)数据分析人员:学习大数据技术,让数据分析的效率和准确率更高。

2)IT 从业人员:了解大数据技术,掌握大数据所涉及的相关技能,提高自己在职场中的竞争力。

3)对大数据感兴趣的学子:在职业发展的方向和技能合格上增加筹码。

课程内容——从基础到实战

1)大数据背景和架构:包括大数据的发展历史、大数据四大特点、Hadoop 体系架构等。

2)大数据存储技术:包括 HDFS、HBase、NoSQL 等。

3)大数据计算技术:包括 Spark、Hive、Flink 等。

4)大数据分析和数据挖掘技术:包括机器学习和数据挖掘的基础技术、常用算法等。

5)应用实战:以项目实战的形式,掌握各种大数据处理和应用技术。

学习时长和收费范围——根据不同课程而定

1)短期课程:2-3 个月,一般是 40-60 课时。

2)长期课程:6-8 个月,一般是 200-300 课时。

3)收费范围:一般在 3000-10000 元之间。

学习收获——就业能力明显提升

1)掌握大数据处理技能和实际操作能力,更加贴合市场需求。

2)增加更多就业机会,提高自己的薪资待遇。

3)涉及多个领域,对专业发展有推动作用。

结语

以上内容仅供参考,实际以机构到校咨询为准。学生们可以联系在线客服获取更多信息,预约免费体验课程,了解更多加入大数据培训行列的相关知识。

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青岛北方互联培训

青岛北方互联培训

4.8分
认证 5 年

成立:2015年

培训项目:影视后期培训、ETL大数据分析培训、游戏开发培训、Java开发培训、短视频制作培训

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