为什么需要大数据技术?
大数据是否存在泡沫呢?
大数据时代是什么意思?
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。
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基础知识。基础知识包含数学、线性代数、统计学等,这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者,学习描述统计相关的内容和公式即可,再进一步就需要掌握统计算法,甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作,则要对高数进行深入学习。 业务/行业/商业知识。脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的,没有行业背景的技术如空中楼阁,所以不要走入这个死胡同;要想成为一个合格的大数据分析师, 首先要对业务了如指掌,在熟悉业务后;再去获取你需要的数据,通过你的数据分析能力,对数据进行分析,制定相应的方案。
课程背景
随着大数据时代的来临,大数据技能已经成为企业招聘的热门技能之一。为满足市场需求和提高就业竞争力,青岛大数据培训机构开设了大数据相关的培训课程。
课程特色
①实战性强:紧紧围绕企业需求,让你在实战中掌握所学技能。
②系统性全面:有整套的知识体系,让你学习得系统、全面。
③私人定制:老师根据你的实际情况,为你量身定制课程。
课程目标
①深入学习大数据相关知识,掌握数据整合、数据分析和数据挖掘等技能。
②掌握数据处理技能,懂得数据处理方法,熟练使用数据处理工具。
③学会如何进行数据可视化,完成数据分析报告输出。
④提升大数据应用能力,用数据服务于企业。
学习对象
适合有数据分析、数据挖掘、统计学和数学等专业背景的人士,适合想转型大数据岗位的人士。
课程内容
①大数据概述:对大数据的认知、概念、特征等进行分析。
②Hadoop相关技术:Hadoop基础、HDFS、MapReduce、HBase、Zookeeper等Hadoop组件。
③数据仓库技术:数据模型、数据仓库建设、OLAP等。
④数据挖掘及分析:数据挖掘相关算法、数据维度分析、BI技术等。
⑤数据可视化技术:数据可视化的基本原理、可视化模型、可视化工具等。
学习时长、收费范围
学习时长一般为半年到一年,不同班次学习时长会有所不同,收费范围在5000到2万元之间。
学习收获
学习后,你将具备处理大数据的能力,能够用数据分析和挖掘技术,为企业提供数据决策支持,具有较好的就业前景。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如果你想了解更多信息,可以在线联系客服咨询,并预约一次免费体验课,了解更多课程的情况。
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