大数据行业对学历有什么要求呢?
如何构建银行业大数据分析平台?
大数据开发如何入门?怎么学习?
大数据和数据大集中有什么区别?
如何利用大数据?大数据如何处理?
Linux 系统详解、 Linux 系统进程、 Linux 启动流程 vi、vim 编辑器、Linux 用户和组账户管理、Linux 磁盘管理、Shell 编程、Linux上常见软件的安装。
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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。
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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