客服时间:9:00-18:00

71爱课网 >  运城达内教育 运城大数据培训班

运城大数据培训班

运城大数据培训班
  • 授课方式: 面授/网课
  • 授课学校:运城达内教育
  • 预约人数:1045人试听过
  • 教学点:1个
  • 上课时段:全日制
  • 开课时间:9:00-18:00
  • 微信客服: 扫码咨询
  • 咨询电话:18390309275

大数据分析

  数据分析成为大数据技术的核心 数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置,随着时代的发展,数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能,就需要对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础,通过进行数据分析获得的结果,将应用于大数据相关的各个领域。
  随着信息产业的迅猛发展,大数据应用逐渐落地,行业人才需求量也在逐年扩大。大数据成为有前景的高薪行业之一,大数据分析、大数据开发等大数据人才成为市场紧缺型人才,薪资水平也水涨船高。运城大数据培训班

大数据增值课程

课程内容紧跟互联网技术发展与企业实际用人需求,不断升级更新。 学员以Java语言夯实基础,学习Hadoop生态体系、Spark生态体系,融入大数据智慧农业数仓、交通领域汽车流量监控项目、高铁智能检测系统等高端项目作为实训内容,对大数据知识融会贯通,成长为真正的大数据人才

Java基础

Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收 反射 JDK新特性 通讯录系统

培养方向:

Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 面向对象的编程思想;掌握类和对象的定义和使用;理解封装、继承、多态等特性;掌握抽象类接口的特点和使用方式;充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 熟练使用常用类解决复杂问题;掌握异常的体系和处理机制;深入理解集合类的特点和底层实现原理;掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法;培养阅读源码的习惯和能力; Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术;掌握Java的反射机制以及JDK的新特性

职业方向: 初级Java工程师
JavaEE核心

前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git

培养方向:

■ 静态的网页技术,并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术;数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用;DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 服务器基本使用;Web工程创建; 服务器技术结合前端和数据库技术,使用MVC模式进行B/S架构项目的开发工作; Maven项目构建和管理; 熟悉Spring模块结构和作用;如何对组件对象进行参数注入;Spring声明式事务处理;理解SpringIOC和SpringAOP; 使用SpringBoot简化项目开发; 常用版本控制器Git的使用

职业方向:

■ 初中级Java工程师



Hadoop生态体系

Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台

培养方向:

■ Linux操作系统安装及基本命令;shell脚本编程; 大数据架构Hadoop原理及编程使用;熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制,以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用以及调优; Phoenix基本使用; Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试; Kafka消息队列; Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具; Hue开源Hadoop UI系统;掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的实战使用;

职业方向:

■ 大数据开发工程师

Spark生态体系

Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink

培养方向:

■ Scala多范式编程语言编写程序; Spark大数据计算框架原理;Spark实时流处理技术;Spark大数据计算框架调优; 要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知,能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能; Flink实时流处理技术;熟悉项目中应用开发

职业方向:

■ 大数据Spark开发工程师

项目实战+机器学习

高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习

培养方向:

■ 熟悉大数据开发基本流程和技术架构; 熟悉机器学习算法理论基础; 熟悉Python语言基础及数据算法库; 熟悉机器学习应用场景; 熟悉Spark机器学习框架; 熟悉数据分析平台开发全流程; 熟悉大数据推荐系统的开发全流程

职业方向:

■ 中级大数据工程师





就业指导机器学习:

企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘

课程内容:

■ 1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作(个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、强化实战项目

职业方向:

■ 从简历、面试技巧等层面助力学员,培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划,明确自身定位,找到适合自身发展的工作; 通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等,学员能更好就业

互联网大数据的特征是什么?

  1.数据量大,起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
  2.数据类型繁多,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
  3.信息海量,但价值密度较低,如何通过机器算法迅速完成数据“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
  4.处理速度快,时效性要求高,这是大数据区分于传统数据挖掘显著的特征。
  5.数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、洞察能力提供了空间与潜力。

师资力量

张久军_Java培优教研总监
陈子枢_Java培优教研总监
王克晶_Java讲师
范传奇_Java讲师