南宁达内大数据学习班
人工智能新手的进修必须课程
·通俗易懂,快速上手 ·即学即用,不说废话
·真实数据+实战案例 ·**课后辅导,全程无优
南宁达内大数据培训机构-中国大学生就业平台和人才输送平台,拥有500人的人才服务团队,帮助企业与学员对接,是达内学员就业的坚强后盾,学大数据就到达内大数据培训机构。
课程名称 | 适合学员 | 课程咨询 |
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1阶段 | Linux系统详解、Linux系统进程、Linux启动流程vi、vim编辑器、Linux用户和组账户管理、Linux磁盘管理、Shell编程、Linux上常见软件的安装。 | |
2阶段 | Hadoop概述、HDFS、Mapreduce、Mapredice、Mapreducer案例、Hadoop2.x集群、集群的搭建过程讲解、集群的监控、集群的管理。 | |
3阶段 | HBase与RDBMS的对比、数据模型、系统架构、表的设计、HBaseShell以及演示Hbase树形表设计、Hbase表级优化、Hbase数据读写优化。 | |
4阶段 | 数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、客户端简介、HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、DDL与CLI客户端演示、Hive优化。 | |
5阶段 | SPOOP:配置和介绍Sqoop、Sqoopshell使用、Sqoop-import、DBMS-hdfs、DBMS-hive、DBMS-hbase、Sqoop-export |
朝九晚九全程跟班答疑
定期直播串讲
出勤率和进度监督
大数据应用开发工程师
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序,他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce,他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中,ETL开发者是很抢手的人才,他们所做的是从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要,将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库,成为联机分析处理、数据挖掘的基础,为提取各类型的需要数据创造条件。
在学习过程中,掌握行业java热点技术,提高对java技术点的熟练度。
经过大项目贯穿,完成根据业务去实现系统功能,积累企业需要的java开发经验。
java开发项目整个开发过程中分工合作,既提升团队合作能力又符合企业真实开发环境需求。
通过大项目贯穿,了解项目开发全流程遇到问题自主解决,提高学习能力。
把每日每模块编写的代码集成在一起,锻炼代码调试能力,最终完成项目上线。
1.数据类型有很多:对数据处理能力提出了更高的要求,如博客、音频、视频、图片、地理位置信息等类型的数据。
2.处理速度快,时效性高:不同于传统的数据挖掘,这是大数据最显著的特点。
3.数据价值密度相对较低:随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度相对较低。大数据时代亟待解决的问题是如何通过强大的机器算法更快地“净化”数据的价值。
趋势:数据质量是商业智能成功的关键
采用自助商业智能工具进行大数据处理的企业将脱颖而出。挑战之一就是很多数据源会带来很多低质量的数据。企业要想取得成功,需要了解原始数据和数据分析之间的差距,以便通过BI消除低质量的数据,做出更好的决策。
趋势:数据生态系统复合程度增强
大数据的世界不仅仅是一个单一的巨大的计算机网络,而是由大量的主动组件和多参与者元素组成的生态系统,以及由终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能器、数据服务提供商、联系服务、数据服务零售商等一系列参与者构建的生态系统。现在,这样一个数据生态系统的基本原型已经形成,接下来的发展将趋向于细分系统的内部角色,即细分市场;体制机制的调整是商业模式的创新;体制结构的调整,即竞争环境的调整等。,使数据生态系统逐渐复合。
达内致力于面向IT互联网行业,培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才。2015年起,推出面向青少年的少儿编程、智能机器人编程、编程数学等K12课程。
师资情况
大数据跟其他行业不同,这是一个要求很高的行业,所以必须寻找-一个技术实力强的老师才能真正给你传授有用的知识。师资是-个培训机构最重要部分,一个好的老师应该有多年的实战经验,同时还要有技术眼光。当然实战经验最重要,很多机构用老师的博客、书什么的忽悠人,但是理论不能代表实战能力。我们去培训学的就是实战能力。
价格/性价比
这个不是让你单纯的看价格,而是看这个课程能给你带来的收益能不能比得上你付出的学费。比如说, -个机构收你两千,但是花了四个月没找到工作,这个就算很便宜也不算性价比高的。一个架构收你两万,让你学两个月但是可以找打好工作,这种就是性价比高,你虽然花钱更多,但是生了两个月,你能多挣很多钱。所以千万不要只盯着价格高低,要看性价比。