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笏枷搿⒓喜僮?、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。 |
看課程設(shè)置。大數(shù)據(jù)課程設(shè)置是否符合就業(yè)招聘企業(yè)的要求?能不能與企業(yè)的要求相符合?從整個課程設(shè)置的角度來說,課程設(shè)置對企業(yè)對接是第一個要看的標(biāo)準(zhǔn)。學(xué)大數(shù)據(jù)的目的是為了就業(yè),如果課程設(shè)置不符合企業(yè)的招聘要求,學(xué)員學(xué)習(xí)完畢就會出現(xiàn)與就業(yè)企業(yè)的招聘要求不符,也達不到就業(yè)招聘企業(yè)的要求,也就意味著參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)就失敗了。有的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)的課程設(shè)置在具體內(nèi)容上如服務(wù)端技術(shù)、客戶端技術(shù)、大數(shù)據(jù)游戲開發(fā)、項目經(jīng)驗等所占的比例與企業(yè)的需求完全不符,從學(xué)習(xí)的角度看,選擇這種大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)就等于失?。?
大數(shù)據(jù)計算模式與系統(tǒng)。所謂大數(shù)據(jù)計算模式,即根據(jù)大數(shù)據(jù)的不同數(shù)據(jù)特征和計算特征,從多樣性的大數(shù)據(jù)計算問題和需求中提煉并建立的各種高層抽象(abstraction)或模型(model)。例如,MapReduce 是一個并行計算抽象,加州大學(xué)伯克利分校的Spark系統(tǒng)中的“分布內(nèi)存抽象RDD”,CMU *著名的圖計算系統(tǒng)GraphLab 中的“圖并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。傳統(tǒng)的并行計算方法,主要從體系結(jié)構(gòu)和編程語言的層面定義了一些較為底層的并行計算抽象和模型,但由于大數(shù)據(jù)處理問題具有很多高層的數(shù)據(jù)特征和計算特征,因此大數(shù)據(jù)處理需要更多地結(jié)合這些高層特征考慮更為高層的計算模式。
沈陽大數(shù)據(jù)技術(shù)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)處理與分析技術(shù)已成為各行各業(yè)必不可少的核心競爭力。而作為國內(nèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主力軍之一的沈陽,需要趕上這個時代潮流,積極發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。因此,本課程旨在培養(yǎng)大數(shù)據(jù)從業(yè)人員,提高沈陽大數(shù)據(jù)行業(yè)的技能水平和競爭力。
課程特色
1. 實戰(zhàn)性強:結(jié)合實際大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例,進行扎實的技術(shù)操作練習(xí)。
2. 教學(xué)方式多樣:采用講解、案例演示和互動式授課相結(jié)合的方式,提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和興趣。
3. 專家指導(dǎo):課程由具有多年大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)經(jīng)驗的專家團隊組成,能夠充分滿足學(xué)員的實際需求。
課程目標(biāo)
1. 理解大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)知識、基礎(chǔ)概念和發(fā)展趨勢;
2. 掌握大數(shù)據(jù)處理和分析的工具和方法;
3. 能夠在實際工作中獨立應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù);
4. 增強沈陽大數(shù)據(jù)行業(yè)競爭力。
學(xué)習(xí)對象
1. 有意愿從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的初學(xué)者;
2. 已從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的工作者,想要提升技能水平;
3. 正在學(xué)習(xí)計算機相關(guān)專業(yè)的學(xué)生。
課程內(nèi)容
1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)
2. Hadoop框架介紹
3. MapReduce編程模型
4. HDFS分布式文件系統(tǒng)
5. Hive數(shù)據(jù)倉庫
6. Pig數(shù)據(jù)處理平臺
7. Spark數(shù)據(jù)處理框架
8. NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)用
學(xué)習(xí)時長
本課程為期兩個月,每周兩次課程,每次兩小時。
收費范圍
具體收費范圍請聯(lián)系在線客服或到校咨詢。
學(xué)習(xí)收獲
1. 理解大數(shù)據(jù)技術(shù),掌握相關(guān)的實際應(yīng)用技能;
2. 提升大數(shù)據(jù)行業(yè)競爭力,增加職場上的優(yōu)勢;
3. 為職業(yè)生涯的長遠發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。
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。本課程旨在打造一支能夠應(yīng)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用挑戰(zhàn)的實干團隊,幫助沈陽大數(shù)據(jù)行業(yè)加速發(fā)展。
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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