如果您正從事著信息化方面的工作，考取
大數(shù)據(jù)分析師證書，不但能讓您成為駕馭大數(shù)據(jù)的行家里手，也是您晉升到更高職位的有力跳板。如果您是決策型的
管理人員，考取大數(shù)據(jù)分析師證書，能夠運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的能力，為企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、戰(zhàn)略實(shí)施、成本管控等方面作出更好決策。
Rich teaching characteristics
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大數(shù)據(jù)云計(jì)算課程體系
內(nèi)容全技術(shù)深，涉及JavaEE技術(shù)，分布式高并發(fā)技術(shù)，云計(jì)算架構(gòu)技術(shù)，云計(jì)算技術(shù)等。
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O2O雙模式教學(xué)體驗(yàn)
TMOOC + TTS8.0在線教學(xué)平臺(tái)，為學(xué)員提供線下學(xué)習(xí)，線上輔助的雙模式教學(xué)體驗(yàn)。
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云計(jì)算云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境
提供真實(shí)大數(shù)據(jù)云計(jì)算開發(fā)部署環(huán)境，學(xué)員可以擁有幾十臺(tái)主機(jī)節(jié)點(diǎn)以完成開發(fā)部署試驗(yàn)。
珠海達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容
Content of big data course
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JavaWeb
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EasyMall
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大數(shù)據(jù)框架
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挖掘分析
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第一階段：JavaWeb階段（EasyMall項(xiàng)目貫穿）
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學(xué)習(xí)版塊
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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XML
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XML的概念與基本作用、XML語法、XML解析介紹、DOM4J解析XML
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HTML/CSS
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HTML介紹、HTML文檔結(jié)構(gòu)、HTML語法、HTML標(biāo)簽技術(shù)（超鏈接、列表、表格、圖像、表單等），CSS介紹、CSS導(dǎo)入方式、CSS選擇器、CSS布局、CSS樣式屬性
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JavaScript
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JavaScript語法、數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、流程控制、數(shù)組、函數(shù)、JavaScript內(nèi)部對(duì)象、自定義對(duì)象，DHTML編程、BOM介紹，DOM編程（使用DOM操作HTML文檔）
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MySql
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數(shù)據(jù)庫介紹、MySQL安裝與配置、數(shù)據(jù)庫增刪改操作DDL語句使用、表增刪改操作DML語句使用、表查詢操作DQL語句使用。數(shù)據(jù)備份及恢復(fù)、多表設(shè)計(jì)、多表查詢
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JDBC
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JDBC介紹、JDBC快速入門，JDBC核心API介紹，JDBC的CURD操作防止SQL注入及PrepareStatement使用，使用批處理。連接池的介紹、自定義連接池，常用的開源連接池C3P0的介紹及使用
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Tomcat/HTTP
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WEB服務(wù)器介紹、Tomcat的安裝與啟動(dòng)、Tomcat的體系結(jié)構(gòu)、組織WEB應(yīng)用目錄與在Tomcat中發(fā)布WEB應(yīng)用程序的方式、配置WEB的主頁、使用Tomcat配置虛擬主機(jī)、HTTP協(xié)議詳解
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Servlet
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Servlet介紹、開發(fā)Servlet程序、Servlet生命周期、Servlet調(diào)用分析、Request及Response的使用、ServletConfig使用，ServletContext使用（作為域?qū)ο笫褂?、配置系統(tǒng)初始化參數(shù)、獲取web資源）。AJAX介紹、XMLHttpRequest對(duì)象詳解
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Cookie/Session
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會(huì)話技術(shù)介紹、Cookie介紹及Cookie的使用、案例之Cookie實(shí)現(xiàn)記住用戶名，Session的使用及Session的原理，案例之利用Session實(shí)現(xiàn)登陸功能及驗(yàn)證碼校驗(yàn)
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JSP/EL表達(dá)式/JSTL標(biāo)簽庫
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JSP介紹、JSP表達(dá)式、JSP腳本片段、JSP聲明、JSP注釋、JSP中的9個(gè)內(nèi)部對(duì)象和作用，EL表達(dá)式簡介，EL獲得數(shù)據(jù)、EL執(zhí)行運(yùn)算、EL內(nèi)置對(duì)象，page指令及其重要的屬性，JSP中的include指令、pageContext對(duì)象的詳細(xì)講解。JSP動(dòng)作標(biāo)簽介紹。JSTL標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽庫的介紹及使用
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MVC設(shè)計(jì)模式/三層架構(gòu)
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JavaEE開發(fā)模式介紹、MVC軟件設(shè)計(jì)模式介紹、JavaEE經(jīng)典開發(fā)模式重構(gòu)EasyMall項(xiàng)目、工廠設(shè)計(jì)模式介紹、工廠設(shè)計(jì)模式的應(yīng)用。層與層之間的耦合與解耦
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過濾器/監(jiān)聽器
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ServletListenert監(jiān)聽器介紹及使用、ServletFilter過濾器介紹、過濾器生命周期。30天內(nèi)自動(dòng)登錄功能的實(shí)現(xiàn)，全站亂碼處理
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JavaWeb高級(jí)開發(fā)技術(shù)
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泛型介紹、泛型應(yīng)用、文件下載原理及實(shí)現(xiàn)，事務(wù)概述、事物的隔離級(jí)別、事務(wù)控制、更新丟失
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EasyMall商城功能實(shí)現(xiàn)
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實(shí)現(xiàn)商品添加、商品刪除、修改商品數(shù)量、查詢商品列表
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第二階段：框架及EasyMall
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學(xué)習(xí)版塊
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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Spring
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SpringIOC基礎(chǔ)、Spring的工廠模式(靜態(tài)工廠、實(shí)例工廠、Spring工廠)、Spring依賴注入（構(gòu)造器注入，set注入）、Spring的注解形式、SpringAOP原理及實(shí)現(xiàn)、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring聲明式事務(wù)處理、事務(wù)的回滾策略
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jQuery
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jQuery對(duì)象、jQuery選擇器（ID、元素、class、層級(jí)等）的使用、jQuery案例（用戶列表增、刪、改、查）、Json的對(duì)象轉(zhuǎn)換、jQueryAJAX的實(shí)現(xiàn)
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SpringMVC
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SpringMVC原理、SpringMVC簡單參數(shù)封裝、復(fù)雜參數(shù)封裝、值傳遞的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式類型轉(zhuǎn)換、文件上傳、頁面訪問控制(轉(zhuǎn)發(fā)和重定向)、RESTFUL結(jié)構(gòu)
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MyBatis
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MyBatis原理、DQL映射、DML映射、復(fù)雜結(jié)果集映射、參數(shù)傳遞（注解形式和MAP形式）、結(jié)果集封裝原理、動(dòng)態(tài)SQL的拼接、字符轉(zhuǎn)義、MyBatis的接口實(shí)現(xiàn)、代碼自動(dòng)生成工具、關(guān)聯(lián)關(guān)系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合（SSM整合）
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HTCargo項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)EasyMall(初級(jí))
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購物車模塊實(shí)現(xiàn)、訂單列表及刪除功能實(shí)現(xiàn)、在線支付、銷售榜單下載
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EasyMall互聯(lián)網(wǎng)電商項(xiàng)目
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EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng)，類似京東淘寶，是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：
后臺(tái)系統(tǒng)：提供了對(duì)商品的管理，其中應(yīng)用EasyUI的插件來顯示商品分類樹，用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片，包括商品描述等實(shí)現(xiàn)。
前臺(tái)系統(tǒng)：提供了產(chǎn)品展示功能，并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級(jí)分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問。
新單點(diǎn)登錄SSO：利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊(cè)、登錄功能，實(shí)現(xiàn)Session共享問題，解決了在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中，用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
購物車系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)了我的購物車功能。
商品搜索系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)了商品搜索功能，提供了一種通過關(guān)鍵字快速查找對(duì)應(yīng)內(nèi)容的方式。
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第三階段：大數(shù)據(jù)框架
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學(xué)習(xí)版塊
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎(chǔ)
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大數(shù)據(jù)java加強(qiáng)
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通過java編碼實(shí)現(xiàn)zebra項(xiàng)目，熟悉分布式處理思想，了解zebra業(yè)務(wù)需求學(xué)習(xí)java中關(guān)于高并發(fā)、NIO、序列化反序列化（AVRO）、RPC相關(guān)知識(shí)掌握zookeeper、sqoop等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用工具原理及使用
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大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)分析
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Hadoop
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Hadoop是知名的大數(shù)據(jù)處理工具包括分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)計(jì)算框架MapReduce和資源協(xié)調(diào)框架Yarn通過學(xué)習(xí)掌握hadoop安裝配置、實(shí)現(xiàn)原理、及企業(yè)級(jí)應(yīng)用方式
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Flume
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Flume是大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中流行的日志收集框架基于其靈活的可廣泛配置的使用方式及優(yōu)良的效率被廣泛的應(yīng)用在大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中課程中詳細(xì)講解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等組件的使用并通過美團(tuán)應(yīng)用案例，展示了Flume企業(yè)級(jí)應(yīng)用場景的實(shí)現(xiàn)方式
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Hive
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EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng)，類似京東淘寶，是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：
后臺(tái)系統(tǒng)：提供了對(duì)商品的管理，其中應(yīng)用EasyUI的插件來顯示商品分類樹，用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片，包括商品描述等實(shí)現(xiàn)。
前臺(tái)系統(tǒng)：提供了產(chǎn)品展示功能，并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級(jí)分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問。
新單點(diǎn)登錄SSO：利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊(cè)、登錄功能，實(shí)現(xiàn)Session共享問題，解決了在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中，用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
購物車系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)了我的購物車功能。
商品搜索系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)了商品搜索功能，提供了一種通過關(guān)鍵字快速查找對(duì)應(yīng)內(nèi)容的方式。
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Hbase
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HBase是一種分布式的、面向列的基于hadoop的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)基于其優(yōu)良的設(shè)計(jì)，可以提供良好的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存取能力，并提供優(yōu)秀的橫向擴(kuò)展能力
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Zebra項(xiàng)目
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項(xiàng)目名稱:zebra電信日志數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的技術(shù)：flume收集日志，采用三層結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)日志收集聚集最終持久化到hadoophdfs中并實(shí)現(xiàn)日志收集過程中的失敗恢復(fù)負(fù)載均衡hadoophdfs分布式存儲(chǔ)收集到的日志數(shù)據(jù)，hadoopmapreduce進(jìn)行日志清洗、格式轉(zhuǎn)換hive進(jìn)行日志處理、業(yè)務(wù)規(guī)則計(jì)算，按照不同維度分時(shí)段統(tǒng)計(jì)應(yīng)用受歡迎程度、網(wǎng)站受歡迎程度、小區(qū)上網(wǎng)能力小區(qū)上網(wǎng)喜好等信息sqoop技術(shù)將處理完成的結(jié)果導(dǎo)出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫EChars通過傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)展示到web頁面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具EChars通過傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)展示到web頁面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具
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大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析
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Storm
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Storm是流行的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析框架，是一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)包括Storm基礎(chǔ)、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并發(fā)控制、Storm可靠性保證、Storm高級(jí)原語Trident等內(nèi)容
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Kafka
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Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對(duì)象、SPARK的Stream
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網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目
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通過在網(wǎng)站的前臺(tái)頁面中進(jìn)行js埋點(diǎn)收集用戶訪問網(wǎng)站的行為信息，再由大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析進(jìn)而得到網(wǎng)站的PV、UV、VV、BounceRate、獨(dú)立ip、平均在線時(shí)長、新獨(dú)立訪客、訪問深度等信息，來引導(dǎo)網(wǎng)站針對(duì)性的做出升級(jí)改進(jìn)，提高整個(gè)網(wǎng)站的訪問效率，提升用戶粘度。整個(gè)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)分析三部分，數(shù)據(jù)分析又分為離線數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的不同的實(shí)時(shí)性需求。
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大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算框架
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SCALA
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Scala是一門多范式的編程語言，集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的各種特性。Scala視一切數(shù)據(jù)類型皆對(duì)象，且支持閉包、lambda等特性，語法簡潔。使用Actor作為并發(fā)模型，與Akka框架自然契合，是一種基于數(shù)據(jù)共享、以鎖為主要機(jī)制的并發(fā)模型。Scala可以和Java很好的銜接。Scala可以使用所有的Java庫，同時(shí)對(duì)于一些Java類做了無縫的擴(kuò)展Scala的traits對(duì)于java的面向?qū)ο髞碚f做了很好的擴(kuò)充，使得面向?qū)ο蟾屿`活Scala的for推導(dǎo)式提供了更好用更靈活的for循環(huán)Scala的語法內(nèi)容包括：方法定義、變量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制結(jié)構(gòu)、匿名函數(shù)、Class類、ClassCase樣例類模式匹配、traits、extends、函數(shù)式編程、高階函數(shù)、AKKA編程
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SPARK
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知名的內(nèi)存計(jì)算框架，可用來構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序，在迭代處理計(jì)算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK構(gòu)建了自己的整個(gè)大數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng)，如流處理、圖技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NoSQL查詢等方面都有自己的技術(shù)，并且是Apache頂級(jí)項(xiàng)目。SPARK的內(nèi)容有：SPARK的RDD、SPARK的SHUFFLE、SPARK的Stage、Work、Task、Partition、action、transformation等特性，SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對(duì)象、SPARK的Stream
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Python爬蟲、數(shù)據(jù)可視化
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Python爬蟲
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Python是一種腳本化語言,具有簡單易用、天然開源、生態(tài)豐富、應(yīng)用范圍廣泛的特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，數(shù)據(jù)獲取是第一步驟，其中利用爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)中公開的數(shù)據(jù)是一種非常常見的場景。Python爬蟲技術(shù)在爬蟲領(lǐng)域具有很廣泛的應(yīng)用,課程中將介紹Python的基本語法、Scrapy、PySpider爬蟲框架，使學(xué)員具有基于Python的爬蟲開發(fā)能力
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數(shù)據(jù)可視化
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數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)處理過程中的結(jié)果展示相關(guān)技術(shù)，通過相關(guān)工具將分析結(jié)果展示為直觀的、美觀的圖形頁面，為用戶提供展示效果
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第四階段：算法、R語言、數(shù)據(jù)挖掘分析
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學(xué)習(xí)版塊
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學(xué)習(xí)內(nèi)容
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算法、R語言數(shù)據(jù)挖掘分析
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算法是解決問題的策略機(jī)制,是解決問題的核心方法。R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模得到數(shù)據(jù)規(guī)律從而進(jìn)行事實(shí)預(yù)測(cè)的技術(shù)。本節(jié)以R語言為環(huán)境學(xué)習(xí)包括但不限于聚類、回歸、正則化、決策樹、集成算法、降維算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)能力并為后續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)技術(shù)提供基礎(chǔ)。使學(xué)員從工具使用者變?yōu)檎嬲龁栴}的解決者
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用戶畫像推薦系統(tǒng)項(xiàng)目
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基于電商網(wǎng)站的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、訪問日志構(gòu)建用戶的畫像描述用戶特征為后續(xù)精準(zhǔn)營銷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過收集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志系統(tǒng)中訪問日志信息構(gòu)建基于hive的數(shù)據(jù)倉庫，使用spark作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)用戶畫像?；趨f(xié)同過濾算法實(shí)現(xiàn)基于商品的推薦系統(tǒng)，為電商網(wǎng)站商品推薦提供支持。通過收集日志系統(tǒng)信息到kafka、獲取用戶畫像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，通過sparkstraming作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)商品推薦
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大數(shù)據(jù)分析師有哪些職位
數(shù)據(jù)挖掘工程師。更多是通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，尋找數(shù)據(jù)的存在模式、或者說規(guī)律，從而通過數(shù)據(jù)挖掘來解決具體問題。數(shù)據(jù)挖掘更多是針對(duì)某一個(gè)具體的問題，是以解決具體問題為導(dǎo)向的。例如：聚類分析，通過對(duì)于會(huì)員各種人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)會(huì)員進(jìn)行分類，對(duì)不同的類型的會(huì)員建立相應(yīng)的profiling，從而更好的理解會(huì)員，知道公司會(huì)員是到底如何？高、中、低低價(jià)值的會(huì)員構(gòu)成，既可以后期各種會(huì)員的運(yùn)營提供指導(dǎo)，提高活動(dòng)效率，可以指導(dǎo)公司的營銷，例如廣告的投放策略。以及用于公司各種戰(zhàn)略的制定。
學(xué)大數(shù)據(jù)為什么選擇達(dá)內(nèi)教育
Content of big data course
十余年培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)
從2002年開始辦學(xué)到現(xiàn)在，已經(jīng)有十余年的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富，效果理想。獲得學(xué)員們和業(yè)界的好評(píng)。
雄厚師資力量
高薪聘請(qǐng)講師團(tuán)隊(duì)，他們分別來自企業(yè)技術(shù)經(jīng)理，總監(jiān)，均是業(yè)界大咖人物，教學(xué)質(zhì)量信得過，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)都是7年+的水平。
課程實(shí)時(shí)更新
課程內(nèi)容實(shí)時(shí)更新，融合時(shí)下前沿技術(shù)熱點(diǎn)不斷升級(jí)，一定讓學(xué)員學(xué)到前沿的新技術(shù)，拒絕陳舊的技術(shù)，培養(yǎng)高技術(shù)人才。
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué)
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué)，解決國內(nèi)開發(fā)者“缺少經(jīng)驗(yàn)”的劣勢(shì)，讓你面試的時(shí)候游刃有余，不再為沒有經(jīng)驗(yàn)找工作而感到發(fā)愁！
對(duì)于大數(shù)據(jù)，你還想了解這些問題？
Want to know about these issues
大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用？如何去分析？
如何利用大數(shù)據(jù)?大數(shù)據(jù)如何處理？
大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)大集中有什么區(qū)別？
大數(shù)據(jù)有什么商業(yè)價(jià)值?如何獲?。?
大數(shù)據(jù)可以做什么?大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些？
?
學(xué)大數(shù)據(jù) 的常見問題
數(shù)據(jù)分析師易陷入的誤區(qū)
誤區(qū)一：數(shù)據(jù)分析工程師可有可無。大數(shù)據(jù)分析師并不像如何成為一名程序員那么有章可循。高校也沒有專門的數(shù)據(jù)分析專業(yè)，有的也是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)范疇的，大數(shù)據(jù)分析師就是一個(gè)邊緣職位，可有可無，招聘一枚懂?dāng)?shù)據(jù)庫查詢的人就可以搞定。
誤區(qū)二：數(shù)據(jù)分析師崗位定位不明確。數(shù)據(jù)分析師是軟件工程師嗎，做編程嗎，是管理層嗎，是商務(wù)人員嗎，屬于市場或銷售人員嗎。天天跟數(shù)據(jù)打交到，很少看你寫代碼呢，管理決策不都是領(lǐng)導(dǎo)和老板說了算嗎，你也沒客戶，也沒做市場營銷啊。數(shù)據(jù)分析師什么也不是，工作任務(wù)就是找找數(shù)據(jù)、整理整理數(shù)據(jù)表、做做各種報(bào)表、寫寫 ppt、打打小報(bào)告了。
實(shí)戰(zhàn)講師，實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)傾囊相授
Introduction to teachers
工作經(jīng)歷：曾在東泰科技、紫光軟件等機(jī)構(gòu)任職。精通 J2SE、J2EE 技術(shù)體系，項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)豐富。授課風(fēng)格：語言風(fēng)趣幽默，知識(shí)點(diǎn)講解到位詳細(xì)，深入淺出，理論與實(shí)際項(xiàng)目相結(jié)合緊密，讓學(xué)員在輕松開心的氛圍中學(xué)習(xí)到軟件開發(fā)的精髓。
曾先后工作于大唐電信、中科軟、中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)等機(jī)構(gòu)，后自主創(chuàng)辦高校學(xué)術(shù)論壇華杰社區(qū)。在工作期間，主要從事大數(shù)據(jù)開發(fā)以及數(shù)據(jù)科學(xué)研究。具有豐富的Hadoop開發(fā)經(jīng)驗(yàn)及數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn)。
課程背景
隨著互聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析師已成為當(dāng)前最為熱門的職業(yè)之一。然而，這也加大了對(duì)大數(shù)據(jù)分析師的專業(yè)化要求。因此，珠海大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生。
課程特色
1.實(shí)踐驅(qū)動(dòng)——重視實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，采用真實(shí)案例進(jìn)行培訓(xùn)。
2.權(quán)威教材——采用權(quán)威的教材和資料，確保學(xué)員學(xué)習(xí)內(nèi)容真正可靠、系統(tǒng)。
3.行業(yè)培訓(xùn)——針對(duì)具體行業(yè)推出定制化課程，充分考慮行業(yè)需求。
4.名家授課——由業(yè)內(nèi)知名企業(yè)大咖擔(dān)任課程講師，提供專業(yè)指導(dǎo)。
課程目標(biāo)
1.就業(yè)目標(biāo)——為學(xué)員提供專業(yè)知識(shí)與實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，幫助學(xué)員更好地融入到相關(guān)行業(yè)。
2.職業(yè)要求——培養(yǎng)專業(yè)的數(shù)據(jù)思維模式和技能，掌握數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等專業(yè)技能。
3.行業(yè)發(fā)展——帶領(lǐng)學(xué)員了解大數(shù)據(jù)分析相關(guān)技術(shù)及其應(yīng)用動(dòng)態(tài)。
學(xué)習(xí)對(duì)象
1.數(shù)據(jù)分析初學(xué)者：適合沒有相關(guān)學(xué)習(xí)背景或從事其他行業(yè)轉(zhuǎn)行的人士；
2.數(shù)據(jù)分析從業(yè)者：適合已經(jīng)從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)的人士，但缺乏系統(tǒng)的理論知識(shí)、實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和綜合分析能力。
課程內(nèi)容
1.數(shù)據(jù)采集：分析數(shù)據(jù)采集方式和原理，深入了解HTTP請(qǐng)求、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等技術(shù)；
2.數(shù)據(jù)清洗：了解數(shù)據(jù)清洗的概念以及常見的清洗技術(shù)，處理臟數(shù)據(jù)；
3.數(shù)據(jù)分析：涵蓋各種數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等；
4.數(shù)據(jù)挖掘：深度學(xué)習(xí)和自然語言處理的基礎(chǔ)知識(shí)，案例實(shí)踐。
學(xué)習(xí)時(shí)長、收費(fèi)范圍
學(xué)習(xí)周期分為基礎(chǔ)階段和應(yīng)用階段，共36周，總費(fèi)用約為20萬元。
學(xué)習(xí)收獲
在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)員能夠掌握數(shù)據(jù)收集方法、數(shù)據(jù)清洗技巧、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等專業(yè)知識(shí)。學(xué)員能夠通過學(xué)習(xí)，掌握新興大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，提高數(shù)據(jù)分析能力，并為自己更好的職業(yè)發(fā)展做出積極的準(zhǔn)備。
結(jié)語
以上信息僅供參考，實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)?？陕?lián)系在線客服，預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。珠海大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)致力于提供專業(yè)的數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)服務(wù)，為學(xué)員提供全方位支持，讓你事半功倍，讓你的數(shù)據(jù)技能更上一層樓。
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