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  • 课程架构:
    阶段学习+阶段实战+项目实战+两个选修方向+面试指导
    课程内容:
    30%原理精讲+60%项目实战+10%解决方案+24小时实时答疑

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    需要的基础一:SQL & Java

    课程一:Oracle数据库以及SQL
    课程二:Java8编程入门
    课程三:Java8面向对象
    课程四:Java8高级编程
    课程五:深入Java虚拟机
    课程六:Java业务分析设计实例

    需要的基础二:Linux基础

    课程一:CentOS 7虚拟机知识以及安装
    课程二:Linux基础命令
    课程三:Linux权限相关
    课程四:bash shell基本编程
    课程五:大数据集群需要的基本环境

    第一阶段:大数据技术入门Hadoop

    课程一:HDFS
    课程二:Zookeeper
    课程三:MapReduce & Yarn
    课程四:avro & parquet & sequenceFile
    阶段实战一:HDFS文件的恢复、备份
    阶段实战二:Zookeeper实现配置管理
    阶段实战三:Zookeeper实现分布式锁
    阶段实战四:Hadoop的HA配置
    阶段实战五:HDFS小文件的合并
    阶段实战六:企业级Yarn资源的分配
    阶段实战七:NCDC气象数据分析

    第二阶段:Scala语言的学习

    课程一:认识Scala
    课程二:十二步体验Scala
    课程三:面向对象编程基础
    课程四:函数式编程基础
    课程五:模式匹配
    课程六:隐式系统
    课程七:类型系统
    课程八:集合框架
    阶段实战一:编写更函数式程序

    第三阶段:Spark核心技术

    课程一:Spark环境(开发和集群)的搭建
    课程二:正确理解Spark
    课程三:Spark核心编程模型之RDD
    课程四:正确提交Spark应用(实操课程)
    课程五:Schedulers On Driver(原理加实操课程)
    课程六:Spark SQL的前生今世以及未来
    课程七:有SQL基础就可以玩转Spark SQL
    阶段实战一:Spark topN问题
    阶段实战二:网站流量分析之session切分
    阶段实战三:地图切片
    阶段实战四:Spark SQL中schema的合并
    阶段实战五:Spark SQL各种数据源的读写
    阶段实战六:数据挖掘之关联规则挖掘
    阶段实战七:Spark怎么处理Json格式
    阶段实战八:物联网设备信息ETL
    阶段实战九:Spark SQL分析出租车数据
    阶段实战十:Spark航班延迟预测

    第四阶段:大数据实时流技术

    课程一:Spark Streaming编程模型
    课程二:Spark Streaming性能与稳定
    课程三:Spark Streaming容错与语义
    课程四:Flume
    课程五:Kafka
    阶段实战一:Spark Streaming集成Flume
    阶段实战二:Spark Streaming集成Kafka
    阶段实战三:Flume与Kafka集成
    阶段实战四:实时计算网站访问指标
    阶段实战五:网站用户行为实时分析

    第五阶段:NoSQL数据库-HBase

    课程一:核心原理之架构原理
    课程二:核心原理之缓存机制
    课程三:核心原理之Region切分机制
    课程四:Java客户端操作HBase
    课程五:Solr
    阶段实战一:RegionServer内存规划
    阶段实战二:Compaction以提高性能
    阶段实战三:处理Region太多的场景
    阶段实战四:Spark RDD读写HBase
    阶段实战五:Spark Streaming读写HBase
    阶段实战六:Bulk Load
    阶段实战七:HBase + Solr分析产品质量数据
    阶段实战八:构建一个Java Web网站

    第六阶段:SQL On Hadoop

    课程一:Hive
    课程二:Spark SQL兼容Hive
    课程三:Impala + kudu
    课程四:sqoop
    课程五:Oozie
    课程六:Hue
    课程七:Zeppelin
    阶段实战一:Spark SQL与Hive的最佳实践
    阶段实战二:配置Hive跑在Spark上
    阶段实战三:基于Hive的ETL实例
    阶段实战四:爬取豆瓣电影数据进行数据分析
    阶段实战五:NBA最佳球员分析实战

    选修一:大数据+AI方向

    课程一:微积分基础
    课程二:线性代数基础
    课程三:概率统计基础
    课程四:线性回归及其实战
    课程五:模型性能调试
    课程六:逻辑回归(分类)及其实战
    课程七:支持向量机(SVM)及其实战
    课程八:决策树算法及其实战
    课程九:K-Means聚类算法及其实战
    课程十:PCA降维算法及其使用
    课程十一:神经网络及其实战

    选修二:大数据进阶方向

    课程一:Java设计模式讲解
    课程二:JVM虚拟机高级特性
    课程一:Spark内核原理(源码分析)
    课程二:Kafka内核原理(源码分析)
    课程三:ElasticSearch最佳实践
    课程四:分布式实时计算之Storm
    课程五:Flink

    面试指导

    1、一对一面试指导
    2、往届毕业学员面试经验
    3、全面系统的面试题
    6
    大实战
    项目六:
    用户画像系统
    说明:帮您掌握用户的每一个细节,实现数据驱动利润
    项目一:
    手把手教你搭建大数据集群
    说明:本地搭建大数据小集群,集群虽小,五脏俱全,学习之本,应用之源
    项目五:
    互联网多媒体智能推荐系统(大数据 + AI项目)
    说明:在每一个对外提供服务的互联网企业,推荐系统都是其核心所在。掌握推荐系统就是掌握公司的核心技术。
    项目二:
    构建企业级大数据数据仓库(大数据平台)
    说明:每一个大数据企业的心脏,离它越近,薪水越高
    项目四:
    亿级用户访问日志实时分析系统
    说明:在大数据的项目另一个非常重要的方向就是实时分析项目,实时把握用户的行为
    项目三:
    奥运会CNTV网站流量分析(PB级别数据量)
    说明:基于数据仓库之上的洞察网站用户访问行为的系统,互联网公司的决策之源实时分析
    • 马同学
      培训前职业:页面测试

      培训目的:提升自己
      3个月学完大数据课程
      坐标:深圳
      薪资待遇:年薪16W+五险一金
      咨询学长>>
    • 邵同学
      培训前职业:应届毕业生

      培训目的:就业,薪资5000起
      4个月学完大数据课程
      坐标:上海
      薪资待遇:月薪14K+五险一金+13薪
      咨询学长>>
    • 曹同学
      培训前职业:运维

      培训目的:换个工作,要高薪
      4个月学完大数据课程
      坐标:成都
      薪资待遇:月薪17K+五险一金
      咨询学长>>
    1/随到随学

    学员报名之后立马就可以开始学习,无需再等人数够了再开班,每个学员都可以根据自己的时间安排制定自己的学习计划,不会再因为时间不统一落下课。 点击查看详情>>

    2/4对1辅导

    授课老师、助教老师、班主任、就业指导老师4对1的服务模式,学员可以在线与授课老师和助教老师1对1沟通问题,班主任会通过学习平台可视化数据督促学员学习,就业指导老师会在就业前对学员进行1对1就业指导。 点击查看详情>>

    3/闯关式学习

    我们的课程是闯关式教学,学员需要完成每一关的作业测试及与助教的视频考核,合格之后才能进去到下一个阶段的学习,保证学员是真正学会了,弥补了学员无法参加面授,没人监督而无法保证自制力和持久力,通过作业测试视频考核也可以检验学员的学习效果,让学员知道自己的学习的程度和效果。 点击查看详情>>

    金融领域
    应用案例:投资理财
    功能描述:通过对个人的信用评估,风险承担能力评估,结合众多理财产品,推荐相应的投资理财产品
    岗位需求:数据分析师、数据挖掘工程师、数据分析专家、数据仓库工程师
    交通领域
    应用案例:智能交通
    功能描述:通过对车流量等海量数据的收集,估算,预测该路段一定时间内的车流量情况,给用户提供便利。
    岗位需求:Hadoop开发工程师、数据质量稽查工程师、数据可视化工程师、数据分析师
    电信领域
    应用案例:智慧营业厅
    功能描述:通过对用户当前的行为习惯,偏好,节假日的相应数据变化,调整自身业务结构,做到按需分配。
    岗位需求:Flink开发工程师、爬虫开发工程师、数据模型开发工程师
    安防领域
    应用案例:人脸识别
    功能描述:通过人脸识别,一一匹配,存储用户数据,结合人工智能,分析及甄别用户行为,预防犯罪等行为发生。
    岗位需求:算法工程师、数据质量稽查工程师、数据可视化工程师、数据分析师
    传媒领域
    应用案例:猜你喜欢
    功能描述:通过受众人群的大数据分析,结合对应的算法,将受众喜欢的进行交互推荐,使猜你喜欢变为你会喜欢。
    岗位需求:Spark开发工程师、数据挖掘工程师、数据可视化工程师、数据分析师
    电商领域
    应用案例:精准广告位
    功能描述:通过用户的浏览行为,点击行为等大数据采集,分析,挖掘用户的二层三层喜欢,扩大产出。
    岗位需求:广告系统开发工程师、爬虫开发工程师、Hive工程师、数据挖掘工程师
    政府领域
    应用案例:便民服务
    功能描述:通过对用户使用习惯,使用频率等大数据采集分析,结合人脸识别,人工智能算法,实现便民服务。
    岗位需求:Hadoop开发工程师、机器学习开发工程师、数据可视化工程师、数据分析架构
    医疗领域
    应用案例:智慧医疗
    功能描述:通过对海量病例大数据的存储,匹配,检索,结合用户的饮食,行为等习惯,搭建智慧医疗体系。
    岗位需求:爬虫开发工程师、数据质量稽查工程师、大数据平台运维工程师、数据分析师

    这一次你离 大数据工程师
    只有 一步之遥......

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