課程階段 | 課程內(nèi)容 |
JavaSE |
主要學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)語法;Java面向?qū)ο螅怀S妙?、異常、集合;Java多線程和IO;MySQL+JDBC等內(nèi)容,掌握java基礎(chǔ)編程能力、面向?qū)ο笏枷?、集合操作、多線程操作和文件IO操作能力。 |
Hadoop生態(tài) |
主要學(xué)習(xí)Linux和Shell腳本;HDFS分布式文件系統(tǒng);Zookeeper;MapReduce;Hive;Presto;Hbase;Phoenix;Kylin;Sqoop;Flume;Azkaban;Git;數(shù)據(jù)倉庫等內(nèi)容,掌握Hadoop研發(fā)能力、掌握Hive操作及優(yōu)化能、掌握Hbase數(shù)據(jù)存儲操作、掌握離線數(shù)據(jù)存儲和分析、掌握數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建能力。 |
Spark生態(tài) |
主要學(xué)習(xí)Scala基礎(chǔ);Spark Core;Spark內(nèi)核源碼;Spark SQL;Kafka消息隊列;Redis;Spark Streaming;Spark Mllib;Elasticsearch;ClickHouse等內(nèi)容,掌握離線和實時數(shù)據(jù)的處理能力、Spark處理數(shù)據(jù)能力。 |
Flink生態(tài) |
主要學(xué)習(xí)Flink基礎(chǔ)內(nèi)容,包括Flink部署模式;Flink Streaming DataStream API介紹;Flink Streaming DataSource、Transformations、Sink詳解;Flink的connector;Flink的自定義輸入輸出;Flink中兩階段提交;Flink中的操作鏈;Blink Table的操作;Sql與hive的整合;Flink的序列化;Flink的廣播變量;Flink的累加器;Flink的分布式緩存;Flink的狀態(tài)管理和恢復(fù)等,掌握實時數(shù)據(jù)流處理、構(gòu)建實時數(shù)據(jù)倉庫能力。 |
看課時數(shù)量。企業(yè)的招聘需求知識點決定課時數(shù)量!學(xué)費的高低取決于課時數(shù)量和平均課時價格,有些培訓(xùn)的機構(gòu)學(xué)費表面看似低,但實際是由于課程設(shè)置就存在問題,忽略了招聘企業(yè)對于學(xué)生的要求,而降低了總課時數(shù)量,看似花費的學(xué)費低,實際平均課時費用則多花了一倍,最終導(dǎo)致學(xué)員學(xué)習(xí)跳過了很多在工作中的重要知識點,在后續(xù)的工作中造成專業(yè)技能不全面。性價比要考慮總課時數(shù)量和單次課時費用。如有些機構(gòu)的課程課時數(shù)量只有500課時,從課程總價上看是便宜,但從課時數(shù)量計算,單次課時的費用高于其他700課時機構(gòu)的一倍,從性價比上來說,完全是得不償失的。
持久內(nèi)存服務(wù)器。在采用內(nèi)存中計算(IMC)所支持的架構(gòu)方面,新型持久內(nèi)存(persistent memory)技術(shù)將有助于降低成本與復(fù)雜度。持久內(nèi)存代表著DRAM與NAND閃存之間的新內(nèi)存層,可為高性能工作負(fù)載提供經(jīng)濟高效的大容量內(nèi)存。它將有望改進應(yīng)用性能、可用性、啟動時間、集群方法與安全實踐,同時保持成本可控;通過減少數(shù)據(jù)復(fù)制需求,還將有助于企業(yè)機構(gòu)降低其應(yīng)用與數(shù)據(jù)架構(gòu)的復(fù)雜度。
沈陽大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程大綱
課程背景
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,數(shù)據(jù)分析成為了企業(yè)發(fā)展的核心競爭力之一。為了滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)分析人才的需求,沈陽開設(shè)了大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程,旨在培養(yǎng)具備實戰(zhàn)能力的大數(shù)據(jù)分析人才。
課程特色
1. 由專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析師授課,讓學(xué)員真正掌握實戰(zhàn)技能。
2. 前沿的教學(xué)方法和工具,讓學(xué)員跟上時代發(fā)展的腳步。
3. 課程內(nèi)容全面,包括大數(shù)據(jù)存儲、處理、分析等多個方面。
課程目標(biāo)
1. 培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論和操作實踐能力。
2. 掌握大數(shù)據(jù)存儲和處理的技術(shù)方法。
3. 能夠熟練運用大數(shù)據(jù)分析工具進行數(shù)據(jù)分析。
4. 通過實戰(zhàn)項目提高實踐能力。
學(xué)習(xí)對象
1. 對大數(shù)據(jù)感興趣,想要了解大數(shù)據(jù)相關(guān)知識的人。
2. 企業(yè)數(shù)據(jù)分析人員和數(shù)據(jù)架構(gòu)師。
3. 大數(shù)據(jù)愛好者和IT從業(yè)者。
課程內(nèi)容
1. 大數(shù)據(jù)發(fā)展及其應(yīng)用領(lǐng)域介紹。
2. 大數(shù)據(jù)存儲技術(shù):Hadoop、HBase、Cassandra等。
3. 大數(shù)據(jù)處理技術(shù):MapReduce、Spark、Storm等。
4. 大數(shù)據(jù)分析工具:Python、R、Scala等。
5. 數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、聚類等。
6. 大數(shù)據(jù)可視化分析:Tableau、D3.js、Echarts等。
7. 實戰(zhàn)項目:大數(shù)據(jù)分析案例分享和實踐。
學(xué)習(xí)時長
課程共計40天,每周6天,每天4小時。
收費范圍
學(xué)費45000元,包括教材和實戰(zhàn)項目等費用。
學(xué)習(xí)收獲
1. 掌握大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論和操作實踐能力。
2. 能夠熟練運用大數(shù)據(jù)分析工具進行數(shù)據(jù)分析和處理。
3. 具備數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。
4. 熟練運用大數(shù)據(jù)可視化工具進行分析和展示。
5. 通過實戰(zhàn)項目,提升實踐能力和解決能力。
結(jié)語
以上信息僅供參考,實際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)??陕?lián)系在線客服,預(yù)約免費體驗課,大家共同探索大數(shù)據(jù)的魅力。
培訓(xùn)項目:前端培訓(xùn)、Java培訓(xùn)、Python培訓(xùn)、物聯(lián)網(wǎng)培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)、云計算培訓(xùn)、軟件測試培訓(xùn)、大數(shù)據(jù)培訓(xùn)、PMP培訓(xùn)、紅帽redhat認(rèn)證培訓(xùn)
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