云和数据与百度和世界工厂网合作植入真实企业项目。
Course advantage
什么是大数据
大数据分析的产生旨在于IT管理,企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合,然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来,帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲,他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势,进而加深大数据对重要用户的洞察力。他们也可以追踪和记录网络行为,大数据轻松地识别业务影响;随着对服务利用的深刻理解加快利润增长;同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。
Big Data Courses
课程阶段 | 主要内容 | 课程目标 |
大数据开发语言基础 | 基本程序逻辑、面向对象深入、异常处理机制、常用类、集合&泛型、多线程、MySQL基础、远程仓库、DDL/DCL/DML/DQL、SQL优化、批量处理事务DBUtil、Git管理文件版本、pom.xml详解 | 掌握Java核心技术、掌握MySQL数据库、掌握利用JDBC操作数据库 |
离线场景下的数据存储和计算 | 企业常用Linux命令、awk,sed,seq,xargs进阶命令、HDFS分布式文件系统、MapReduce并行计算、Yarn资源分配、Hive数据仓库、Flume日志实时采集、Sqoop数据导入导出工具 | 掌握Hadoop生态技术栈,掌握ETL技术,BI工具:Superset、Echarts。 项目实战:企业级电商大数据分析系统之离线数据仓库项目、客快物流大数据项目 |
数仓建设和实时检索 | Redis概述、Redis事务、Jedis和Spring整合、Hbase整体架构、API的使用方式、数据结构检索与搜索原理、search搜索相关算法、kafka安装和使用、kafka运行流程和文件存储、分区原则、消息可靠性 | 掌握No SQL数据库:Redis,HBase,掌握数据仓库设计和建设,掌握实时检索Elastic Search技术 |
Scala编程&Spark分布式计算框架 |
Scala概述、Scala程序逻辑、Scala面向对象编程、 隐式转换、Scala集合、函数式编程、单向环形链表、约瑟夫问题、Spark概述、Spark安装和使用、RDD&算子、Spark SQL、DataSet DataFrame 、SparkStreaming、Spark调优
|
掌握Scala语言和算法,掌握Spark分布式计算框架 |
实时计算与数据挖掘 |
Spark MLlib算法、Spark MLlib统计分析、Spark MLlib分类和回归、Spark MLlib聚类和降维、Spark MLlib关联规则与推荐算法、Flink状态管理与恢复、Flink的Time详解、Flink SQL、Flink的事件处理
|
掌握数据挖掘、掌握Flink计算引擎 |
Suits the crowd
目前在读或应往届的大学生。
对大数据技术相关内容感兴趣的人。
转行待业,渴望一份高薪工作的人。
如何选择大数据机构
1、专门的就业指导:一家好的培训机构会提供给学员全套的教学服务,其中就包括就业指导。一方面是给学员提供就业资源,另一方面是教给学员就业的过程中的一些技巧。这样一来,学员就能比较容易的从普通面试者中脱颖而出。
2、关于学费:首先大家一定要知道,不能一昧追求便宜的培训机构,毕竟一分价钱一分货,培训也是如此。但是这也并不意味着学费越高,教学质量越高。大家应该多了解一下市场行情,大数据培训普遍在一万多到两万左右。一般来讲,线上培训的教学质量不比线下面授课程差,但是学费会便宜很多。
Teachers to introduce
大数据高级讲师
大数据技术总监
14+年软件开发和教育培训经验
历任程序员、项目经理、技术总监、讲师,教学主管,教学总监等职位,曾主持和参与10多个大中型项目的研发和实施工作;学员已在百度、腾讯,阿里巴巴、搜狐、新浪、用友等知名企业就职,很多学员已经走向管理岗位。
课程特色
1.授课老师全是业内讲师,从事数据分析多年,经验丰富;
2.以案例为导向,注重实际操作和解决问题的能力;
3.深入浅出,面向各个领域学生,不需要专业背景;
4.专业帮扶,为学习提供个性化辅导;
5.开设面试技巧训练,帮助学生提升就业竞争力。
课程目标
1.学习大数据的概念、背景、意义和应用;
2.掌握数据分析的基本流程,包括数据分析、预处理、挖掘和可视化等;
3.学会使用Python、R语言等常用工具,进行数据处理;
4.熟练掌握数据分析中的常用算法和模型;
5.掌握大数据技术在实践中的具体应用。
学习对象
1.工作人士、专业人士;
2.计算机相关专业的大学生;
3.渴望从事数据分析、人工智能等领域的人士;
4.其他对大数据领域感兴趣的学生和工作者。
课程内容
1.数据分析入门:数据分析概念介绍、常用工具介绍、基础统计学知识、数据预处理与清洗等;
2.数据分析基础:Python、R语言基础、数据分析实战项目等;
3.数据分析进阶:机器学习、深度学习、数据挖掘、文本挖掘等;
4.数据可视化:Matplotlib、ggplot2等常用可视化工具;
5.实战项目:自然语言处理、情感分析、推荐系统、股票预测等。
学习时长
50课时,每课时2小时。
收费范围
学费根据不同时间段的优惠政策而不同,咨询客服获取具体价格。
学习收获
学习者可以获得具体的数据分析技能和应用能力,能胜任数据分析相关职位,为今后的职业规划打下坚实的基础。
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。希望感兴趣的学生可以积极报名,参加课程,开启大数据分析之路。
培训项目:Java培训、大数据培训、web前端培训、H5培训、设计培训、美工培训、python培训、人工智能培训、php培训、网络工程培训、网络安全培训、VR培训
¥22800585人关注
¥18800731人关注
¥188001073人关注
¥18800637人关注
¥18800559人关注
¥询价569人关注
¥询价591人关注
¥询价813人关注
¥询价599人关注
¥询价482人关注