BIG DATA TRAINING COURSE
大数据培训课程 | ||
学习阶段 | 课程名称 | 课程介绍 |
第1阶段 | 分布式集群技术 | Linux、网络、集群、负载均衡、高可靠 |
第2阶段 | Hadoop离线计算 | Hadoop、HDFS、Mapreduce、YARN、Hive、Hbase、Sqoop |
第3阶段 | Storm实时计算 | Storm、Kafka、Redis |
第4阶段 | 商品实战 | 大型实战项目一 |
第5阶段 | Scala函数式编程 | Scala编程、Scala综合实战 |
第6阶段 | Spark内存计算 | Spark、Spark SQL、Spark Streaming |
第7阶段 | Spark机器学习 | Spark MLlib机器学习常用算法 |
第8阶段 | 数据挖掘实战 | 大型实战项目二 |
WHY DID YOU CHOOSE US
北大青鸟是一家拥有ACCP国际软件工程师、学士后网络营销师等课程的学校,拥有丰富的教学资源以及有完善的课程体系
拥有雄厚的师资力量,多位教授、博士、 硕士及公司项目经理授课,确保教学质量、保证学员的实际开发能力和学习能力
以标准化教学体系进行教学管理,以结果为导向实行教学质量评估,保障学员的学习效果。让学员快速的学好和掌握技术
1、巨大的生产力。大数据带来了许多挑战。专家建议,成功克服这些挑战的组织可以获得更好,更高的生产力。到2020年,通过大数据解决方案,企业将能够分析相关数据,并提供比较不错的解决方案。这将提高组织的生产力,并为他们的消费者和市场价值提供更多的服务。为了提高组织的工作效率,重要的是要确定哪些数据是重要的,还需要评估向消费者提供可操作的见解的过程。大数据技术无疑将提供好的数据分析解决方案,为组织带来更好的生产力。这无疑是市场上非常有意义的成就。
2、可观的薪酬。在大数据分析解决方案的行业领先企业中,大数据技能和项目提供了可观的薪酬标准。过去几年,随着大数据在市场上的发展,数据科学家和数据库专业人员的薪酬得到更多的增长。专家们表示,随着大数据需求的增加,从事大数据项目的移动应用开发者的薪酬将会大幅增长。
BIG DATA RELATED ISSUES
需要具备什么基础才能学习大数据课程?
零基础需要从哪方面开始学习大数据呢?
学习大数据需要去学习的课程都有哪些?
TEACHING SERVICE PROCESS
老师全程跟进指导,无论在任何时候学员都可以咨询老师,解答学习的疑惑
学员能拥有老师课堂上的案例资源,还拥有多种案例实战资料进行参考学习
1、了解大数据的理论知识。要学习大数据课程,首先需要对课程有一个简单的了解,了解课程的内容,并学习主要知识。重要的是需要知道什么是大数据。开始应该简单地了解大数据,看看您是否真的对大数据学习感兴趣。如果你在不知道大数据的情况下开始学习,最后你可能会发现自己不感兴趣,这会浪费很多时间和精力,并且也可能浪费金钱。因此,如果您想学习大数据,您需要对大数据有一个大致的了解。
2、了解计算机编程语言。对于零基础的学习的人来说,入门是非常困难的。因为你必须掌握一种计算机编程语言,所以每个学习大数据的人都应该知道更多的计算机编程语言,其中需要学习R,C语言,JAVA语言等。
HOW MUCH DO YOU KNOW ABOUT IT?
北大青鸟APTECH拥有强大而专业的学术讲师团队、教质教务团队、就业服务团队,完善的学习环境和先进的核心机房。学校还配置了大型实验室和软件开发训练基地,为学员提供完善的IT学习、实训、就业多方位服务。
“高质量、高就业”为我们的目标,也是我们全体老师的宗旨,坚持以“理论学习、技能操作并重”的原则,积极开展院校合作,确保学员毕业后有更高的就业起点!我们深知“丰富实践经验是成功就业的保障”,为学员提供真实开发环境。
课程背景
——应对大数据时代
大数据时代的到来给众多企业、组织和机构带来了巨大的机遇和挑战。因此,掌握大数据技能已成为更加必要的要求。面对这一新时代的诉求,厦门的大学孵化器潜心打造,推出了专业的大数据课程。
课程特色
——专业、细致、全面
1、系统全面的课程设计;
2、主题全面,包括大数据处理技术、数据挖掘、人工智能、深度学习、云计算和数据可视化等,全方位掌握大数据技能;
3、有丰富的实践机会,提升学生实践操作能力;
4、开放、讨论式教学模式,让学生更好地理解理论;
5、专业教师团队,全程指导学习,全面提升学生技术水平。
课程目标
——实现行业晋升
1、掌握大数据处理技能,提升数据处理效率;
2、掌握人工智能技术,实现机器学习;
3、具备数据分析能力,进行数据挖掘;
4、拥有数据可视化能力,亲身体验数据转换成实际结果的成就感。
学习对象
——适合多个群体
1、企业管理,实现用户增长和业务优化;
2、科研团队,开展数据挖掘和人工智能技术的相关项目;
3、技术员工,提升自身的职业技能。
课程内容
——全面系统的课程安排
1、大数据处理技术
2、数据挖掘技术
3、人工智能应用技术
4、深度学习与图像处理技术
5、数据可视化技术
6、大数据应用案例
学习时长
——根据学习计划不同而异
学习时长大约为3~6个月,不同的学习计划可以根据个人需求选择适合时间周期的课程。
收费范围
——灵活选择,价格适中
收费标准在市场价位范围内,实际价格根据不同的课程和覆盖内容而略有不同。
学习收获
——全面提高数据技能
1、掌握大数据技能,进行数据处理和可视化;
2、提升人工智能理论应用,实现机器学习;
3、了解数据挖掘技术,应用到实际的数据中;
4、拥有整体实际案例和技术实践的经验,尽可能地吸收知识。
结语
——咨询在线客服获取更多实际。
以上资讯仅供参考,详细信息请到校咨询。如有任何疑问,欢迎联系在线客服,预约免费体验课,相信您能在这里实现大数据技能的全面提高。
培训项目:软件开发培训、网络工程培训、网络营销培训、Web前端开发培训、电子商务培训、Java开发培训、 UI/UE设计培训、大数据开发培训
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