淮南大数据培训班
淮南大数据培训班
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大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。
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只有想不想学,没有能不能学
理论、实战双向并行,奠定入行扎实基础
第一阶段 Java语言基础 | Java语言基础: Java语言入门、基本语法、面向对象、常用API、异常、集合、IO流、多线程、网络编程、反射、JDK新特性、MySQL数据库、JDBC 培养方向: 了解Java语言的特征和应用领域;掌握JDK、JRE和JVM的作用;能够成功搭建Java开发环境;完成HelloWorld程序的编写;掌握IDE工具IDEA的使用方式; 掌握Java基本语法中的常量、变量的声明和使用;掌握Java中的运算符、数据类型及其相互转换;掌握分支结构、循环结构、方法的定义和使用;掌握数组的使用,理解数组的内存结构; 掌握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; 掌握Java中的常用类和工具类的使用,能够使用这些常用类和工具类解决多种问题; 掌握Maven项目构建和依赖管理、掌握Maven的继承和聚合; |
第二阶段 Hadoop技术栈 | Hadoop技术栈 Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、海王星大数据金融平台 培养方向: 掌握Linux操作系统安装及常用命令;掌握shell脚本编程; 掌握大数据架构Hadoop原理及编程应用;掌握Hadoop三大组件的使用方式、方法以及Hadoop调优; 掌握ZooKeeper协管理器工作机制以及动态感知原理及使用; 掌握Hive数据仓库的使用及调优原理; 掌握HBase数据库的开发、使用以及调优; 掌握消费金融业务处理流程;掌握根据业务制定合理技术框架(技术选型)的能力;大量数据的日志采集方案;数仓的分层搭建以及数仓建模;掌握大量数据的ETL处理方式;掌握工作流调度解决方案;掌握即席查询工具使用及其原理;掌握数据可视化报表工具的使用;掌握数据治理框架的原理以及使用;掌握集群指标监控工具的使用 职业方向: Hadoop开发工程师、数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师 |
第三阶段 Spark技术栈 | Spark技术栈 Scala、Kafka、Spark、交通流量实时可视化大屏 培养方向: 掌握Scala基本语法和进阶的使用,为学习Spark、Flink框架打下基础; 掌握消息队列概念、Kafka原理架构、日志合并、消息检索; 掌握分布式内存计算、RDD、DataSet、DStream概念; 掌握离线计算、流式计算; 掌握可视化大屏内在价值与用途;掌握实时流数据分析业务处理流程;掌握Flume+Kafka+Sparkstreaming+Redis架构整合;掌握Springboot的使用;掌握websocket操作使用;了解Echarts的使用方式 职业方向: Spark开发工程师、实时开发工程师 |
第四阶段 Flink流式处理框架 | Flink流式处理框架: Flink、ClickHouse、畅游天涯旅游实时分析项目 培养方向: 掌握Flink的原理;掌握Flink的使用以及与其他技术的整合; 掌握ClickHouse架构、速度快的原因;掌握ClickHouse数据库和表引擎;掌握ClickHouse基本操作以及和spark、flink的整合; 掌握旅游行业业务流程;掌握Flink在实时计算业务中的使用;掌握自定义Flink source和sink来生成和消费Kafka数据;掌握Flink和ClickHouse整合已存储数据;掌握搜索引擎Elasticsearch;掌握Flink和Elasticsearch整合;掌握基于Flink CEP处理复杂事件 职业方向: Flink开发工程师、实时开发工程师、实时数仓工程师 |
第五阶段 项目实战 | 项目实战: EWR消费信用风险舆情系统、Monoceros物流大数据平台、物流Kubernetes+Docker项目迁移 培养方向: 掌握信贷金融业务处理流程;掌握根据业务制定合理的技术框架(技术选型);掌握当下流行的数据中台概念;掌握前台工作整体机制以及技术应用;掌握后台综合分析展示应用系统;掌握大量数据的综合采集方案;掌握大量数据的ETL处理方式;掌握工作流调度解决方案;掌握集群指标监控工具的使用; 掌握基于亿级订单的物流大数据平台的研发;掌握基于Flink实现仓库货物、仓储车运动轨迹、包裹追踪等多维度业务分析;具备基于HDP平台收集数据资源的能力,实现秒级OLAP分析; 掌握Docker容器化技术以及应用;掌握Kubernetes核心功能以及在项目中的部署应用 职业方向: 数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师、实时开发工程师、数据中台工程师 |
第六阶段 就业指导 | 就业指导: 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: 职业规划讲解、简历注意事项详解、就业情况分析简历制作(个人技能、项目经验、自我评价); 简历审核修正、常见面试题的讲解、技术简历的指导与优化、强化实战项目(项目模块的介绍,业务流程的梳理); 真实面试复盘(晚自习时间)(总结学员面试中的问题,进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解) 培养方向: 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 |
一路暖心服务,不怕您货比三家
大数据培训资料
说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西,所以建议还是从字面上来理解大数据,在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特点:
1、大量
大数据的特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为大数据。随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络、移动网络、各种智能工具等,都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2、高速
就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的。基于这种情况,大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生,谁的速度更快,谁就有优势。
3、多样
如果只有单一的数据,那么这些数据就没有了价值。广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今日头条等,这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析,从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据,还有一些数据结构化不明显,例如图片、音频、视频等,这些数据因果关系弱,就需要人工对其进行标注。
4、价值
这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中,有价值的数据所占比例很小。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候,那么它自然就有了商业价值,比如通过分析这些数据,我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据,根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生,这些都是大数据的价值。大数据运用之广泛,如运用于农业、金融、医疗等各个领域,从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则,行业领袖,学者和其他知名的利益相关者都同意这一点,随着大数据继续渗透到我们的日常生活中,围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。
首先,学大数据是需要有Java,python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学大数据呢?
Java需要学会Java SE即可。Java web,Java ee对于大数据用不到。学会了Java se就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易学习的,难易程度:python Java Scala 。
python不是比Java更直观好理解么,因为会了Python 还是要学习Java的,你学会了Java,再来学习python会很简单的,一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习,但是不推荐,因为Java用的人最多,大数据的第一个框架Hadoop,底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
Java在大数据中的作用是构成大数据的语言,大数据的第一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架,底层语言全是Java写的,所以推荐首选学习Java
再给你们举例说明下它们的分工和作用,Java注重业务,大数据注重数据,前端是脸(页面显示),Java是胳膊(业务),大数据是直男大脑,人工智能,深度学习是有情商的大脑。
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