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天津滨海大数据的培训机构哪家可以推荐一下

天津中公优就业 (点击获取校区地址) 79 2023-06-19 02:37:02

大数据培训班

  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  人才缺口大  市场规模大  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:

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。

  ID3算法的性能分析

  ID3算法的假设空间包含所有的决策树,它是关于现有属性的有限离散值函数的一个完整空间。所以ID3算法避免了搜索不完整假设空间的一个主要风险:假设空间可能不包含目标函数。  ID3算法在搜索的每一步都使用当前的所有训练样例,大大降低了对个别训练样例错误的敏感性。因此,通过修改终止准则,可以容易地扩展到处理含有噪声的训练数据。  ID3算法在搜索过程中不进行回溯。所以,它易受无回溯的爬山搜索中的常见风险影响:收敛到局部最优而不是全局最优。

  抽样的必要性有哪些

  即使在数据计算资源充足、数据采集端可以采集更多的数据并且可以通过多种方式满足时效性要求的前提下,抽样工作在很多时候也是必要的。大数据分析师平时会接触很多数据预处理工作,那么是不是每次做数据分析都要做一遍呢?答案当然不是,数据预处理是为后续的分析和建模服务的,如果后续的分析和建模不依赖于特定的数据问题,那么特定的预处理工作可以不做。

  大数据的特点

  大数据是有很多特点的,但是对于我们普通大众来说,在生活中经常会遇到大数据,比如一些点餐软件、购物软件甚至是视频软件,全部都在使用大数据。经常发生的是,我们在一款软件上去搜索浏览一个物品以后,在其他的网页或者软件上面就会出现类似的物品。所以在大数据年代,一定要做好自己隐私的保护。

  做大数据开发的要求

  要做一名大数据开发,除了学好专业的技能外,就是要与企业的需求相互对接。那么在如今这个数据越来越被重视的时代,企业对于大数据人才的需求在哪里呢?企业对于大数据开发人才的要求主要包括三个方面,分别是分析历史、预测未来、优化选择。一名大数据开发人员想要做到这些,就需要对大数据技术有着充分的认知和专业的应用。

  在web访问挖掘中常用的技术有哪些

  路径分析:路径分析最常用的应用是用于判定在一个Web站点中最频繁访问的路径,这样的知识对于一个电子商务网站或者信息安全评估是非常重要的。  关联规则发现:使用关联规则发现方法可以从Web访问事务集中,找到一般性的关联知识。  序列模式发现:在时间戳有序的事务集中,序列模式的发现就是指找到那些如“一些项跟随另一个项”这样的内部事务模式。  分类:发现分类规则可以给出识别一个特殊群体的公共属性的描述。这种描述可以用于分类新的项。  聚类:可以从Web Usage数据中聚集出具有相似特性的那些客户。在Web事务日志中,聚类顾客信息或数据项,就能够便于开发和执行未来的市场战略。

  数据挖掘定义有广义和狭义之分

  从广义的观点,数据挖掘是从大型数据集(可能是不完全的、有噪声的、不确定性的、各种存储形式的)中,挖掘隐含在其中的、人们事先不知道的、对决策有用的知识的过程。从这种狭义的观点上,我们可以定义数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。

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