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安徽省合肥大数据培训课程

课程价格:
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授课方式:
面授,录播,网课
上课时段:
白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 灵活安排
上课校区:
招生对象:
对大数据感兴趣的个人
课程目标:
掌握大数据技术理论与实践
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164人看过 收藏 更新时间 :2024-05-23 07:09:48
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合肥大数据培训
一个好的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力,并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。因为大数据工程师的工作主要分为两种方式:由市场部驱动和由数据分析部门驱动,前者需要常常向产品经理了解开发需求,后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
合肥北大青鸟大数据培训

课程阶段 课程内容
第一阶段:Java基础 核心技能点:Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析
核心能力培养:熟练使用MyElipse开发Java程序;会使用Java编写常用的流程控制语句;理解并掌握面向对象思想及其三大特性;能够灵活运用Java常用类解决实际问题;会使用集合框架存储数据、I/O技术操作文件;能够实现多线程及网络编程
具备能力及市场价值:深刻理解面向对象思想,掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题,具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力,为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础
第二阶段:JavaWeb网站开发 核心技能点:HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN
核心能力培养:了解B/S架构运行原理;掌握网页的开发和设计技能;掌握JavaWeb核心开发技能;掌握Linux应用部署和监控技能;掌握基本的JavaEE应用设计和开发技能;锻炼学员团队协作能力
具备能力及市场价值:能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发,并在真实生产环境下进行项目发布
第三阶段:SSM/SSH框架 核心技能点:MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库
核心能力培养:掌握SSM/SSH框架核心技能及应用开发技能;掌握Oracle数据库设计和应用技能;学会使用Git进行项目代码版本管理;学会使用Maven进行项目构建管理
具备能力及市场价值:能够胜任垂直架构下的Java开发工作,熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。
第四阶段:基于分布式微服的互联网架构 核心技能点:分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等
核心能力培养:培养学员基于分布式项目的业务架构、应用架构、技术架构、安全架构、网络拓扑架构等的设计和代码开发能力,以及在部署策略等方面的综合能力;培养学员分布式项目下核心业务处理能力;培养学员在分布式项目下对于高并发、数据最终一致性、性能优化等问题的解决处理能力
具备能力及市场价值:能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作,
第五阶段:Python爬虫+ELK+分析 核心技能点:Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana
核心能力培养:掌握Python编程;具备Python的爬虫开发、 数据获取和整理等能力;能够使用ELK进行数据导入、 查询和集成
具备能力及市场价值:能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师
第六阶段:Hadoop生态圈 核心技能点:HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase
核心能力培养:掌握Hadoop集群配置与管理;掌握HDFS文件操作;掌握分布式计算原理;掌握基于Hive的数据ETL和数据查询;掌握HBase数据存储;掌握数据导入导出
具备能力及市场价值:能够胜任:Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师
第七阶段:Spark技术栈 核心技能点:Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau
核心能力培养:掌握Spark集群配置与管理,以及Spark离线计算;具备Scala和Python编写 Spark应用的能力;具备在企业数据湖中建立数据流程/通道、实施数据监管、规范数据管理和确保数据安全;具备数据采集、数据变换、数据建模、任务调度以及与企业应用的数据集成的能力;具备多种NoSQL数据存储的能力;掌握Hive/Spark实施数据变换、BI工具与 Hive、 NoSQL 的集成;掌握用户兴趣取向分析/航班飞行网图分析/电子商务消费行为分析/用户交易欺诈分析案例的具体实现
具备能力及市场价值:能够胜任:Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师
第八阶段:实时流处理平台 核心技能点:Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts
核心能力培养:掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用;具备实时流数据存储、计算、查询的能力;具备多种流处理框架的运用能力;掌握多种常见可视化工具的使用;掌握股票流数据实时分析/舆情分析案例
具备能力及市场价值:能够胜任:大数据开发工程师、大数据架构师,
第九阶段:机器学习 核心技能点:Spark Mllib
核心能力培养:掌握Spark机器学习数据结构及流程;掌握分类,聚类和推荐模型;掌握垃圾邮件分类
具备能力及市场价值:能够胜任:大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师


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大数据应用案例

一个客户使用全新款的诺基亚手机,每月准时缴费、平均一年致电客服3次,使用WEP和彩信业务。如果按照传统的数据分析,可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上,当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后,这位客户的真实情况可能是这样的:客户在国外购买的这款手机,手机中的部分功能在国内无法使用,在某个固定地点手机经常断线,彩信无法使用——他的使用体验极差,正在面临流失风险。这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息,可能颠覆常规分析思路下做出的结论,打破传统数据源的边界,注重社交媒体等新型数据来源,通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息,并从这些数据中挖掘更多的价值。

课程设置,符合市场的需求

项目介绍
项目介绍
推荐系统理论与实战:讲解推荐系统的相关背景,常用算法及通用架构;基于公开数据集从零构建一个电影推荐系统
数据处理
数据处理
回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术,如Flume、Sqoop等,掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
项目特色
项目特色
基于电商日志数据构建用户画像,完整的企业级离线大数据处理项目,完成该项目可胜任企业离线大数据开发工作

如何选择大数据培训机构?

看大数据培训机构的师资情况,找到一个靠谱的老师,学习之路也会轻松很多,不仅遇到的问题会得到正确的解答,更会有老师用自己真实的工作经历进行分享,让大家在学习的过程中,对大数据的知识能够成体系的进行学习。好的培训机构的课程大纲也是会按照市场的需要定时更新,并且可以根据之前学习的学生反馈进行调整,能够更好的进行学习。


在合肥北大青鸟学习能获得什么

大数据应用技术
大数据应用技术

掌握大数据生态圈相关技术的开发及应用,精通Hadoop、Spark、Spark Streaming、Kafka,掌握Java、Python、Scala、Shell等编程;并能够利用大数据平台实现对数据的分析和处理

01

Java开发知识
Java开发知识

精通Java语言及Java技能体系;熟练掌握SSM/SSH框架技术进行垂直架构项目的开发;要具备架构设计的能力,可进行分布式微服架构项目的开发;要具备大数据Hadoop相关的基础知识

02


课程背景

安徽省合肥大数据培训课程是为满足当下大数据产业需求而设立的培训项目。随着社会信息化进程的加速,大数据分析成为各行各业决策的基石,安徽省合肥市作为一座科技创新城市,大数据产业发展潜力巨大。本课程旨在培养合肥地区的大数据专业人才,以推动该地区大数据产业的繁荣发展。

课程特色

1. 实战导向:课程以实际案例为基础,通过大量的实战演练提升学员的实际操作能力;

2. 综合学科:涵盖了数据挖掘、人工智能、云计算等多个领域,为学员提供全面的大数据知识体系;

3. 创新实验:开设创新实验平台,为学员提供真实环境,培养创新思维和解决问题的能力;

4. 小班教学:每班人数限制在20人以内,确保学员获得充分的指导和互动交流。

课程目标

1. 培养具备大数据分析能力的专业人才,满足合肥地区大数据产业就业需求;

2. 培养学员的数据思维和创新能力,提升解决实际问题的能力;

3. 获得大数据相关技能认证,增加就业竞争力。

学习对象

1. 本科及以上学历的计算机、信息、统计等相关专业毕业生;

2. 从事大数据分析相关工作的企业员工;

3. 对大数据领域感兴趣,准备进入该行业的人士。

课程内容

1. 数据分析基础:包括数据预处理、数据可视化、数据分析统计等;

2. 大数据技术:包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等大数据处理工具和技术的学习;

3. 机器学习与数据挖掘:包括机器学习算法、特征工程、聚类和分类等内容;

4. 应用实践案例:通过实际案例分析与实践演练,加深学员对大数据应用的理解和实战能力。

师资力量

本课程由安徽省合肥市大数据协会精心筛选的一线从业讲师担任课程讲师,他们在大数据领域具有丰富的实践经验和深厚的专业知识,为学员提供全面的指导和解答。

教学质量

为确保教学质量,我们对每个学员进行定期考核和学习辅导,通过实际操作和实验课程来检验学员所学知识的掌握情况。同时,课程设置学习评价机制,以便及时了解学员的学习情况。

服务水平

我们提供个性化培训服务,为学员提供全面的学习资源和支持,包括学习资料、网络学习平台等。此外,我们还提供就业指导和推荐,帮助学员更好地融入大数据行业。

学习时长

本次培训课程学习时长为16周,每周安排3个工作日的课程学习时间。

收费范围

本课程收费范围为5000-15000元,费用包含学习材料和证书费用,具体根据课程内容和学习时长进行综合评估确定。

学习收获

通过参加本次培训课程,学员将掌握大数据领域相关知识与技能,提升就业竞争力,并能够在实际工作中灵活运用所学知识进行数据分析与解决问题。

总结

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。我们将竭诚为学员提供优质服务,帮助每一位学员实现职业梦想。

授课机构

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合肥北大青鸟学校

合肥北大青鸟学校

5.0分
认证 6 年

成立:2016年

培训项目:Java培训、ui培训、accp网络工程师培训、web前端培训、元计算培训、大数据培训

教学点

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