还没有找到合适的课程?赶快告诉课程顾问,让我们顾问马上联系您! 靠谱的培训课程,省时又省力!
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。 |
Storm
Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计、推荐系统、预警系统、金融系统(高频交易、股票)等等
大数据分析课程有哪些
很多想要转行的同学,都希望能够通过短时间的学习,可以顺利的上岗就业,现在正规大数据培训机构的课程都是分阶段进行学习的。第一阶段,通过系统的训练学习,培养学生的分析能力。第二阶段,通过模块化和实践训练,让学员建立商业数据分析的体系。第三阶段,让学生能够熟悉主流算法和模型。
大数据技术生态
大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别在于:由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前,Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。
学习分布式计算和并行计算
了解分布式计算和并行计算的原理和技术,包括分布式系统架构、任务调度、数据分片和并行处理等。熟悉分布式计算框架,如Apache Hadoop、Apache Spark等。
数据的“5V”特性来进行阐述
一、Volume:数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 二、Variety:种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 三、Value:数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。 四、Velocity:数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。 五、Veracity:数据的准确性和可信赖度,即数据的质量。
零基础学大数据贵在坚持
“师父领进门修行在个人”。零基础小伙伴在学习大数据开发技术知识的过程中,要坚持不懈的去学习开发技术知识,不要认为在大数据培训机构学习就高枕无忧了,其实想要学好大数据开发技术知识,培训班老师指导学习并不是重要因素,重要因素是小伙伴所选择的学习方法和坚持不懈的学习心态。
扫描二维码免费领取试听课程
登录51乐学网
注册51乐学网