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聊城大数据值得推荐的培训机构

聊城中公优就业 (点击获取校区地址) 127 2023-05-04 22:43:01

大数据培训

大数据培训机构推荐十家名单:(排名不分先后)

1、达内教育

  达内教育成立于2002年9月,是面向IT互联网行业, 培训培养软件开发工程师、测试工程师、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销师等职场人才的教育机构。

2、汇智动力

  汇智动力职业技能培训学校是一家以IT价值创新为核心,集测试工具研发、移动互联应用产品研发、人力/项目外包、职业能力评估、软件测试/JAVA开发人才培养等业务为一体的综合IT服务提供商。

3、火星时代

  火星时代在线教育于2013年10月正式上线,设有9个专业方向(影视动画特效、后期合成包装、游戏美术设计、室内外效果图、建筑室内设计、平面媒体设计、网页媒体设计、UI交互设计、数字绘画设计)

4、完美动力

  完美动力所有培训课程包括影视动画、影视后期、影视特效、C4D包装剪辑、NUKE影视合成、原画设计、游戏3D美术、游戏动作特效、UI设计、Unity3D开发等,课程都均由具有丰富项目经验的一线设计师和艺术总监作为授课讲师。

5、博为峰

  博为峰以企业需求为导向,提供软件测试、Web前端、Java全栈开发、Python全栈开发、超全栈开发、人工智能等课程,助力学员掌握从零基础起步到职场进阶所需的专业技能。

6、天琥教育

  天琥教育专注视觉设计、平面设计、UI设计、室内设计、平面设计、网页电商设计、营销推广、影视制作、C4D设计、PS高级合成等人才。

7、CGWANG教育

  CGWANG专注动漫,游戏,影视相关职业教育,配备业界教育名师。其分校遍布全国一、二线城市。

8、上海交大南洋学院

  上海交大南洋学院主要开设有:平面设计班、网页设计班、广告媒体设计全科班、动漫设计、游戏设计、室内设计、美术培训等。

9、上元教育

  上元教育是属于综合性的培训机构,元会计、兴元设计、上元资格、上元教师、捷梯学历、登元建工、上元 IT、思元外语、上元考研九大品牌

10、火星人教育

  火星人教育专注于艺术设计教育,开设课程有:影视后期培训、游戏原画培训、商业插画培训、摄影摄像培训、室内设计培训、视觉设计培训、平面设计培训等

如果你想学习大数据的话,就推荐:达内教育、中公优就业。可实地进行参观试听,看一下效果怎么样。

  大数据分析的流程

  1、数据采集,数据采集的意义在于要真正的了解数据的原始原貌,包括时间,条件,内容,限制条件,以及长度等等;2、数据存储,不管数据存储在云端还是本地,数据分析师需要了解数据存储的工作机制和流程,并且最后得到了什么样的数据;3、数据提取,数据分析师要具备数据提取的能力,核心是从哪里取,什么时候取,用什么方法提取。

  Flume工作机制是什么

  核心概念是agent,里面包括source、chanel和sink三个组件。source运行在日志收集节点进行日志采集,之后临时存储在chanel中,sink负责将chanel中的数据发送到目的地。只有成功发送之后chanel中的数据才会被删除。首先书写flume配置文件,定义agent、source、chanel和sink然后将其组装,执行flumeng命令。

  大数据开发工程师工作内容

  1、主导大数据系统的设计和构建,2、参与系统的需求分析以及数据库的设计,3、负责底层构架和核心代码的实现,4、负责相关的技术分析,主导制定技术方面相关的解决方案,5、参与制定代码的编写规范,并对工作进行指导、推动以及部署。

  数据质量管理什么意思

  指对数据全生命周期的每个阶段(计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等)中可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等操作,以提高数据质量的一系列管理活动。

  大数据的意义

  当今社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流动,人与人之间的交流越来越密切,生活越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。有些人把数据比作能源的煤矿。煤炭按性质分为焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等类别,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。同样,大数据不在于“大”,而在于“有用”。价值含量,挖掘成本重于数量,对于许多行业来说,如何利用这些海量数据是赢得竞争的关键。

  Apriori算法有两个致命的性能瓶颈

  1、多次扫描事务数据库,需要很大的I/O负载。2、对每次k循环,侯选集Ck中的每个元素都必须通过扫描数据库一次来验证其是否加入Lk。假如有一个频繁大项目集包含10个项的话,那么就至少需要扫描事务数据库10遍。3、可能产生庞大的侯选集。4、由Lk-1产生k-侯选集Ck是指数增长的,例如104个1-频繁项目集就有可能产生接近107个元素的2-侯选集。如此大的侯选集对时间和主存空间都是一种挑战。a基于数据分割的方法:基本原理是“在一个划分中的支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。

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