上海大数据开发课程
秉承“教育改变生活”的教育理念
黄浦大数据工程培训学校,许多学生并没有很好的自学能力,在大数据学习和应用方面,常常会欠缺很多经验,因此很难保障大数据培训机构能力凸显出来。如果想要得到更高的大数据培训机构效率,也想要改善大数据专业学习的成绩,那么当然要重视,每一个机构的学习方法、教学质量和系统的教学内容等等。
1、大数据是大量、高速、多变的信息,需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与处理。
2、大数据为企业获得更为深刻、准确的洞察能力提供了空间与潜力。
3、借助大数据及相关技术,我们针对不同行为特征的客户进行针对性营销,进行个性化营销。
4、大数据时代下的营销是指通过大数据获取对象的喜好,行为偏好,对不同对象进行不同营销。
5、大数据营销的核心可以概括为几大关键词:用户、需求、识别、体验。
PYTHON编程 | PYTHON环境搭建及PYTHON语法;PYTHON LAMBDA、正则表达式、函数;PYTHON I/O及文件处理;PYTHON面向对象编程;PYTHON服务开发及数据库编程;PYTHON库介绍;PYTHON数据采集、整理及清洗;PYTHON数据扒取与初级整理;搭建ELK环境及数据准备;基于ELK实现数据全文查询。 |
HADOOP&SPARK | 大数据概况及HADOOP生态系统;MAPREDUCE原理及编程;APACHE HIVE基础;APACHE HIVE高级查询;APACHE HIVE函数及性能优化;APACHE SQOOP介绍及数据迁移;NOSQL综述及 APACHE HBASE基础;APACHE HBASE API介绍及性能优化;SCALA基础;SCALA高级;APACHE SPARK基础;APACHE SPARK分布式计算原理;SPARK SQL;基于SPARK GRAPHX的图形数据分析;项目练习-航班飞行网图分析;PYSPARK及JUPYTER NOTEBOOK集成环境搭建;HADOOP数据模型及应用架构介绍;项目练习-用户行为分析;综合考试;考试难点讲解及复习。 |
大数据系统管理与优化 | 基于CLOUDERA CDH的 HADOOP集群安装和配置;SPARK安装;CASSANDRA、MONGODB及 REDIS安装;APACHE KAFKA及NIFI安装;提升系统的高可靠性;提升HIVE的高可靠性;提升系统的安全性-认证;授权及审计;数据保护。 |
我是零基础 |
零基础入学勤能补拙 |
我想技能提升 |
已有的技术太落伍担心被企业淘汰 |
我想转行 |
现有工作枯燥,工资太低 |
我是应届毕业生 |
求职压力大同专业市场需求饱和 |
我是在校大学生 |
对所学专业没有兴趣为日后就业提早打算 |
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麦肯锡全球研究院,给出了大数据的定义是:大规模的采集、存储、管理、分析,远远超出了传统的数据收集的范围,数据库软件工具的质量数据,数据传输快,各种各样的数据类型,和低密度的四大特点。
大数据可视化的实际应用已经深入应用到所有行业,包括通信、能源、医疗、零售、游戏、体育、影视、旅游、交通、等所有行业能产生巨大的经济价值从数据收集、传输、存储、分析和其他链接,和全球企业可以从中受益。
真正的大数据行业,82%的主讲是hadoop、spark生态、storm的实时开发。市场上所谓的“大数据”机构85%基本上都是关于JAVA/PHP数据或数据库的学习(大数据课程内容不超过15%),初学者请一定要认识到自己想学的并不是真正的大数据!!
1.技术新、内容全
课程的技术点全面,全部都是当前行业内流行、新版的Java、数据库、前端、数据分析、数据计算和数据挖掘技术。
2.采用案例式教学
整个课程以案例为主线,贯串学习知识点和技术点。通过专家讲师和企业导师的带领,使学员可以具有独立开发大型网站的能力。
3.编码、设计规范
课程中的项目案例完全采用企业编码规范和设计规范,例如阿里巴巴Java规范、合作企业Java规范等,提高学员编码规范性,增强程序的可读性和维护性。
4.企业大牛指导项目
为了要学员毕业后快速适应企业环境,特地从IT名企引入技术总监或项目经理,作为学员的项目导师,指导和管理项目研发过程、要学员真正体验企业开发过程。
优就业为学员打造的个性化、差异化就业流程,致力于帮助学员优质就业。优就业会根据学员意愿建档统计就职意向,为学生提供理论+实战+实训的培训服务。学员完成毕业考核后,将会接受一对一的就业指导服务。优就业了解合作企业的岗位需求,可针对各岗位进行差异化培训。同时,会定期举办企业上门招聘双选会,学员可以与心仪的企业面对面沟通,并得到优就业的大力推荐。
曾参与多项重点工程项目的开发和设计,如中国石化加油卡网上营业厅、中国工商银行统一消息平台、黑龙江联通增值业务综合运营平台等。精通SSH框架,对大数据领域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。
精通Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka等大数据相关技术,擅长分布式数据库技术在大数据分析场景下的具体应用。熟练掌握spring、 springMVC、mybatis、struts2、 hibernate等框架。
精通SSH、SSM等J2EE架构体系设计和开发流程。熟悉Oracle、MySQL等关系型数据库及Redis非关系型数据库。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据领域中的常用框架,擅长结合业务从大量数据中梳理计算模型。