大数据需要什么人才？
如何理解大数据时代？
企业大数据如何起步？
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。
Hadoop概述、HDFS、Mapreduce、Mapredice、Mapreducer 案例、Hadoop2.x 集群、集群的搭建过程讲解、集群的监控、集群的管理。
HBase 与 RDBMS 的对比、数据模型、 系统架构、表的设计、HBase Shell 以及演示Hbase 树形表设计、Hbase 表级优化、Hbase 数据读写优化。
数据仓库基础知识 、Hive 定义 、Hive 体系结构简介、客户端简介 、 HiveQL 定义 、HiveQL 与 SQL 的比较 、DDL 与 CLI 客户端演示 、 Hive 优化。
SPOOP： 配置和介绍 Sqoop 、Sqoop shell 使用 、 Sqoop-import 、DBMS- hdfs 、DBMS- hive 、DBMS- hbase 、 Sqoop- export。
学习大数据有什么优势之处
金融
电商
医疗
工业农业
新零售
交通
能源
物联网
北方互联大数据应用广泛且不断深入行业中
分析工具/编程语言。Excel是运用广，也是容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式需要熟练掌握。另外，还要学会一个专业统计分析工具，SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加有效。对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位需要的技能。另外，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。
课程特色
1. 全面的课程设置，覆盖大数据的核心技术；
2. 由资深的大数据技术专家授课，实战经验丰富；
3. 采用小班授课模式，保证学员学习效果；
4. 实战案例分析，将理论和实践有机结合；
5. 提供优秀学员就业推荐服务。
课程目标
1. 掌握大数据行业的核心技术和应用场景；
2. 熟悉大数据生态系统的各个组件之间的关系和作用；
3. 能够运用大数据技术解决实际业务问题；
4. 具备进一步深入学习和研究大数据方向的基础。
学习对象
1. 有一定编程基础，对大数据技术有兴趣的专业人士；
2. 需要提高大数据技能并在职场上获得突破的中高级工程师；
3. 对于数据分析、数据挖掘、人工智能等相关领域有兴趣的学生和研究人员。
课程内容
1. 大数据技术概述
2. Hadoop生态系统
3. Spark Framework
4. Hive、HBase等组件
5. 大数据实时计算技术
6. 数据仓库和数据挖掘
7. 机器学习和深度学习
学习时长
根据不同课程而定，详细咨询后获得。
收费范围
根据不同课程而定，详细咨询后获得。
学习收获
1. 掌握大数据行业的核心技术和应用场景，了解行业发展趋势；
2. 掌握大数据计算和分析的基本思想和方法，具备数据解决实际业务问题的能力；
3. 获得相关证书，提高职业竞争力，为今后职业发展打下坚实的基础。
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。学习大数据技术是一条值得追求的路，我们将竭尽所能为您提供较好的教育和培训服务。
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