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勤學(xué)培訓(xùn)網(wǎng) 數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 保定數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 保定大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

保定大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

課程價(jià)格:
¥ 詢價(jià)
授課方式:
面授
上課時(shí)段:
白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 靈活安排
上課校區(qū):
80個(gè)... 查看全部校區(qū)>
招生對(duì)象:
周末時(shí)間比較充裕、基礎(chǔ)相對(duì)薄弱的學(xué)員
課程目標(biāo):
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)的相關(guān)內(nèi)容
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1087人看過 收藏 更新時(shí)間 :2025-07-14 22:33:40
課程詳情 授課機(jī)構(gòu) 教學(xué)點(diǎn) 同類課程 學(xué)員評(píng)論 相關(guān)推薦 相關(guān)知識(shí)
保定達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)
近年來,在國家政策的推動(dòng)下,大數(shù)據(jù)市場發(fā)展迅速,與此同時(shí)中國重要軟硬件企業(yè)陸續(xù)推出大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品。我國的大數(shù)據(jù)在政策、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用等方面均獲得了長足發(fā)展。圍繞國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施要求。為了更好的推動(dòng)大數(shù)據(jù)達(dá)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,準(zhǔn)確掌握大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,研判大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢至關(guān)重要。
保定達(dá)內(nèi)超高含金量的課程內(nèi)容
  • JavaWeb
  • EasyMall
  • 大數(shù)據(jù)框架
  • 挖掘分析
  • 第二階段:框架及EasyMall
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    Spring 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
    jQuery 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)
    SpringMVC 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)
    MyBatis 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)
    HTCargo項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)EasyMall(初級(jí)) 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
    EasyMall互聯(lián)網(wǎng)電商項(xiàng)目
    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。
  • 第三階段:大數(shù)據(jù)框架
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎(chǔ)
    大數(shù)據(jù)java加強(qiáng) 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
    大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)分析
    Hadoop 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
    Flume 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
    Hive
    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。
    Hbase 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
    Zebra項(xiàng)目 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
    大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析
    Storm 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
    Kafka 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
    網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目 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。
    大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算框架
    SCALA 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
    SPARK 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
    Python爬蟲、數(shù)據(jù)可視化
    Python爬蟲 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
    數(shù)據(jù)可視化 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
  • 第四階段:算法、R語言、數(shù)據(jù)挖掘分析
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    算法、R語言數(shù)據(jù)挖掘分析 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
    用戶畫像推薦系統(tǒng)項(xiàng)目 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。基于協(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

大數(shù)據(jù)工程師需要具備哪些能力

熟練精通至少一門編程語言。Java是一種強(qiáng)類型語言,擁有極高的跨平臺(tái)能力,可以編寫桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等,可以說Java編程語言是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),它也是大數(shù)據(jù)工程師喜歡的編程工具。因此,想成為一名大數(shù)據(jù)工程師,掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的。另外,如果要是能同時(shí)熟悉Python、Scala開發(fā)語言就更好了。
精通各種大數(shù)據(jù)工具。探索Spark、NoSQL和其他大數(shù)據(jù)工具,是數(shù)據(jù)工程師必須掌握的??紤]到大數(shù)據(jù)工程師的需求激增,不可不學(xué)的就是Spark,目前這個(gè)工具異常火爆。大數(shù)據(jù)的未來就在Spark,它廣泛用于處理和操縱數(shù)據(jù)。除此之外,大家還可以拓展到NoSQL和Hadoop領(lǐng)域來。


三大優(yōu)勢,助你快速掌握大數(shù)據(jù)核心

注重實(shí)踐
注重實(shí)踐
注重項(xiàng)目、注重技能,讓所學(xué)知識(shí)能夠合理運(yùn)用,助學(xué)員快速獲得工作經(jīng)驗(yàn)。
云主機(jī)實(shí)驗(yàn)環(huán)境
云主機(jī)實(shí)驗(yàn)環(huán)境
達(dá)內(nèi)教育配備ucloud云服務(wù)器,提供完全真實(shí)的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)部署環(huán)境。
項(xiàng)目多易掌握
項(xiàng)目多易掌握
每一個(gè)項(xiàng)目對(duì)應(yīng)一個(gè)階段知識(shí)點(diǎn),從基礎(chǔ)到進(jìn)階層層深入,對(duì)接企業(yè)工作流程。

達(dá)內(nèi)項(xiàng)目峰會(huì),更貼近企業(yè)需求

1
 
熱門行業(yè)項(xiàng)目案例
選取熱門的行業(yè)作為項(xiàng)目來源。比如:北京二手房項(xiàng)目,電商平臺(tái)項(xiàng)目。
2
 
多方位技術(shù)輔導(dǎo)教學(xué)
個(gè)性化輔導(dǎo),并獲得項(xiàng)目代碼審閱與詳細(xì)反饋,高效提升大數(shù)據(jù)開發(fā)技能。
3
 
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目操作流程
以企業(yè)內(nèi)部開發(fā)項(xiàng)目流程為樣例進(jìn)行分步驟拆解,全程參與項(xiàng)目所有環(huán)節(jié)。
4
 
一線工程師聯(lián)手打造
和一線講師一起協(xié)作。老師提供指導(dǎo),學(xué)員獨(dú)立自主開發(fā),完成實(shí)戰(zhàn)課題。

大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師應(yīng)掌握的技術(shù)

1. Java編程技術(shù)。Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),Java是一種強(qiáng)類型語言,擁有極高的跨平臺(tái)能力,可以編寫桌面應(yīng)用程序、Web應(yīng)用程序、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序等,是大數(shù)據(jù)工程師喜歡的編程工具,因此,想學(xué)好大數(shù)據(jù),掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的。
2.Linux命令。對(duì)于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的,相比Linux操作系統(tǒng),Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng),開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制,因此,想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作,還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令。


實(shí)力講師匯聚,實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)傾囊相授

大數(shù)據(jù)講師
趙棟

大數(shù)據(jù)講師

來自于亞信Java培優(yōu)大數(shù)據(jù)教研總監(jiān)。6+年軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。8+年IT培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。在開發(fā)過程中,擔(dān)任過項(xiàng)目經(jīng)理、系統(tǒng)架構(gòu)師等職位。在JavaEE領(lǐng)域和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有深入的研究。
達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)講師
陳子樞

大數(shù)據(jù)講師

工作20年,15+年軟件開發(fā)、管理經(jīng)驗(yàn)。曾任職于山脈科技、神州數(shù)碼、國家電網(wǎng)等機(jī)構(gòu),擔(dān)任系統(tǒng)架構(gòu)師、CTO等工作。曾在傳智播客任A級(jí)講師、達(dá)內(nèi)科技任研發(fā)總監(jiān)及授課講師。

課程特色

1. 全方位掌握大數(shù)據(jù)技術(shù):包括Hadoop、Spark、Kafka、Hbase、Flume、Hive等技術(shù),讓學(xué)員在學(xué)習(xí)過程中全面掌握大數(shù)據(jù)原理、技術(shù)和應(yīng)用。

2. 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目體驗(yàn):學(xué)員可參與實(shí)際的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)項(xiàng)目,提高實(shí)踐能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。

3. 一對(duì)一在線答疑:學(xué)員可隨時(shí)與老師進(jìn)行一對(duì)一的在線答疑,解決學(xué)習(xí)中的各種難題。

課程目標(biāo)

1. 掌握大數(shù)據(jù)技術(shù):包括大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、分布式系統(tǒng)原理等。

2. 掌握大數(shù)據(jù)開發(fā)工具和框架:包括Hadoop、Spark等開發(fā)工具和框架。

3. 解決實(shí)際大數(shù)據(jù)開發(fā)問題:學(xué)習(xí)過程中,能夠熟練地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決實(shí)際的開發(fā)問題。

學(xué)習(xí)對(duì)象

1. IT行業(yè)初學(xué)者

2. 大數(shù)據(jù)愛好者

3. 數(shù)據(jù)工程師與分析師

4. 其他與大數(shù)據(jù)相關(guān)的從業(yè)人員。

課程內(nèi)容

1. 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí):包括大數(shù)據(jù)概念、體系架構(gòu)、分布式系統(tǒng)原理。

2. 數(shù)據(jù)分析與挖掘:包括數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘等。

3. Hadoop技術(shù):包括Hadoop的原理、HDFS、MapReduce、Yarn等。

4. Spark技術(shù):包括Spark的原理、Spark SQL、Spark Streaming等。

5. 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:包括大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目、學(xué)員課外作業(yè)等。

學(xué)習(xí)時(shí)長

根據(jù)不同課程安排,學(xué)習(xí)時(shí)長可以靈活調(diào)整。

收費(fèi)范圍

課程收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)課程內(nèi)容和級(jí)別不同而定,詳細(xì)信息可聯(lián)系在線客服咨詢。

學(xué)習(xí)收獲

1. 掌握大數(shù)據(jù)核心技術(shù)和開發(fā)工具的使用。

2. 提升解決問題的能力和創(chuàng)新思維。

3. 增強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目的開發(fā)和管理能力。

結(jié)語

以上信息僅供參考,實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。可聯(lián)系在線客服,預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。為廣大學(xué)員提供高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)是我們堅(jiān)持的原則,我們期待與你一起共同學(xué)習(xí)、共同成長。

授課機(jī)構(gòu)

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達(dá)內(nèi)教育

達(dá)內(nèi)教育

5.0分
認(rèn)證 6 年

成立:2002年

培訓(xùn)項(xiàng)目:UI設(shè)計(jì)培訓(xùn)、java培訓(xùn)、軟件測試培訓(xùn)、web前端培訓(xùn)、linux云計(jì)算培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)營銷培訓(xùn)、云計(jì)算培訓(xùn)、人工智能培訓(xùn)、C培訓(xùn)、C++培訓(xùn)、嵌入式培訓(xùn)、UE培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)安全工程師培訓(xùn)

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