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合肥大数据入门培训

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:
经济学、统计学、计算机科学等相关专业的在校学生
课程目标:
熟悉大数据工具
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168人看过 收藏 更新时间 :2024-05-14 19:08:52
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合肥大数据培训
每家公司对大数据工作的要求不尽相同:有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此,很多公司会针对自己的业务类型和团队分工,给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义:数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title,我们将其统称为“大数据工程师”。
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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问题

大数据开发培训多久能学会?

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大数据发展方向

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

课程设置,符合市场的需求

数据仓库
数据仓库
讲解数据仓库搭建的方法论,常用建模理论;以数据仓库搭建场景作为切入
用户画像
用户画像
用户画像系统的需求背景,基于大数据技术,通过实例代码演示用户系统的搭建
数据处理
数据处理
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大数据开发工作

如何选择大数据培训机构?

选择有个有好老师的大数据培训机构,要看看这个机构的老师是否有丰富的行业经验,还有一个重要的参考,那就是看这个老师是否有丰富的教学经验。行业经验和教学经验不是一个东西,不能混为一谈,可能一个行业大牛教出来的学生不一定有一个教学经验丰富的老师教出来学生强,因为老师在厉害,但是他不会教学,不懂得学生在想什么,那他一定教不好学生。


在合肥北大青鸟学习能获得什么

学习收获
Java开发技术

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

大数据开发

精通Hadoop、Spark、Spark Streaming、Kafka,掌握Java、Python、Scala、Shell等编程

掌握数据算法

掌握流行的学习、分析、挖掘算法、分布式数据处理、数学建模、模型演练、智能化算法优化


课程背景

近年来,大数据技术的快速发展引起了广泛关注,各行各业纷纷开始重视大数据技术在业务中的应用。为了满足市场需求,合肥大数据培训中心特别推出了合肥大数据入门培训课程。本课程将为学员提供全面的大数据知识和技能,帮助他们提升数据分析和处理的能力,适应日益变化的市场需求。

课程特色

1. 知识全面:课程内容涵盖了大数据技术的基础知识、数据采集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘等多个方面。

2. 实战导向:通过实际案例分析和项目实践,使学员能够在真实场景中运用所学知识。

3. 灵活学习:课程设置多种学习形式,包括面授课程、在线学习和实践项目,以满足不同学员的需求。

课程目标

1. 掌握大数据技术的基础理论和核心概念。

2. 熟悉大数据处理的各个环节,能够进行数据采集、清洗、存储、分析等工作。

3. 具备数据挖掘和分析的能力,能够发现数据中的规律和价值。

4. 培养对大数据的理解和应用思维,能够将大数据技术应用于实际业务中。

学习对象

1. 想从事大数据相关工作的初学者。

2. 已经从事大数据工作一段时间,希望提升技能和知识的从业人员。

3. 对大数据技术感兴趣,希望了解其基本原理和应用的学生和研究人员。

课程内容

1. 大数据基础理论:介绍大数据技术的发展背景、基本概念和关键技术。

2. 数据采集与清洗:学习常用的数据采集方法和数据清洗技术,掌握数据预处理的基本方法。

3. 数据存储与管理:介绍大数据存储的相关技术和工具,包括Hadoop、Spark等。

4. 数据分析与挖掘:学习数据分析和挖掘的基本方法和常用工具,培养数据洞察和决策能力。

师资力量

我们拥有一支专业的师资团队,由合肥大数据领域的讲师和从业者组成。他们具备丰富的教学和实践经验,在大数据领域有着扎实的专业知识和技能。

教学质量

我们注重教学质量,采用小班授课的方式,每个学员都能够获得充分的关注和指导。同时,我们还会定期组织学员参与实战项目,帮助他们将所学知识运用到实际环境中。

服务水平

我们提供全面的服务,包括学习咨询、课程预约、学习进度跟踪等。我们的在线客服团队随时为学员解答疑问,并提供免费的体验课程。

学习时长

本课程的学习时长为2个月,适合于学员在短时间内快速掌握大数据技术。

收费范围

本课程的收费范围为5000-15000元,具体价格根据学员的学习需求和背景进行定制。

学习收获

通过学习本课程,学员将获得扎实的大数据基础知识和技能,掌握数据处理和分析的方法,提升数据洞察和决策能力,为未来的职业发展打下坚实的基础。

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。我们期待与您一起探索大数据世界,共同成长与进步!

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

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