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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。
为什么学习大数据+数据智能?
大数据浪潮席卷全球,应用领域宽广,产业规模空前
就业口径宽广,价值堪比黄金石油,“钱途”无量
❶ 岗位起薪高 | ❷ 人才缺口大 | ❸ 市场规模大 | ❹ 应用范围广 |
大数据人才荒 待遇高规格 岗位月均薪25700元 | 未来国内基础性数据分析人才 缺口将达1400万 | 国内大数据市场产值 将突破30000亿元 | “金融、电商、医疗、新零售、物联网... 行业几乎都会应用数据分析 |
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 |
大数据培训机构推荐十家名单:(排名不分先后) 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 大数据的培训机构并没有什么排名名单,全部都是网上随便编排的排名,并没有什么作用。 |
改善Apriori算法适应性和效率的方法有哪些
基于数据分割(Partition)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”。 基于散列的方法:基本原理是“在一个hash桶内支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。 基于采样的方法:基本原理是“通过采样技术,评估被采样的子集中,并依次来估计k-项集的全局频度”。 其他:如,动态删除没有用的事务:“不包含任何Lk的事务对未来的扫描结果不会产生影响,因而可以删除”。
所有公司都要上大数据吗
专家表示,虽然大数据固然是个香饽饽,但不是所有人都能消化得了,而是要衡量企业的现状,看清楚主次矛盾,或是要考量好投入产出的回报率,大数据并不是适合所有企业的现状。比如,对于中小型网站来说,一上来就盲目追求先进“高大上”的技术架构,那就有点“宰牛刀杀鸡”的意思。对于这类网站,首要考虑的是商业运作模式和推广,只有等到用户量飚升后,再去考虑技术升级这种大事儿。
大数据是学的什么
大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
大数据培训的目的
旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
大数据采集与预处理
在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。针对管理信息系统中异构数据库集成技术、Web 信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术、传感器网络数据融合技术已经有很多研究工作,取得了较大的进展,已经推出了多种数据清洗和质量控制工具。
什么是DIKW模型
D=Data,表示数据,I=Information,表示信息,K=Knowledge,表示知识,W=Wisdom,表示智慧。DIKW模型将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的层次体系,每一层比下一层都赋予的一些特质。原始观察及量度获得了数据、分析数据间的关系获得了信息。在行动上应用信息产生了知识。智慧关心未来,它含有暗示及滞后影响的意味。
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