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大数据培训课程
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| 分布式集群技术 | Linux、网络、集群、负载均衡、高可靠 | 详询 | 咨询详情 |
| Hadoop离线计算 |
Hadoop、HDFS、Mapreduce、YARN、Hive、Hbase、Sqoop
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| Storm实时计算 |
Storm、Kafka、Redis
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| 商品实战 | 大型实战项目一 | 详询 | 咨询详情 |
| Scala函数式编程 |
Scala编程、Scala综合实战
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| Spark内存计算 | Spark、Spark SQL、Spark Streaming | 详询 | 咨询详情 |
| Spark机器学习 |
Spark MLlib机器学习常用算法
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| 数据挖掘实战 |
大型实战项目二
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大数据根底常识、大数据平台常识、大数据场景使用。
大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；
大数据平台常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主；
大数据场景是目前大数据的重要使用，这些场景包括很多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景使用的背后也需要对职业常识有一定的了解。
1、数据收集：ETL东西负责将散布的、异构数据源中的数据如联系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最终加载到数据仓库或数据集市中，成为联机剖析处理、数据发掘的根底。
2、数据存取：联系数据库、NOSQL、SQL等。
3、根底架构：云存储、散布式文件存储等。
（1）大数据开发工程师
开发，建设，测验和保护架构；担任公司大数据渠道的开发和保护，担任大数据渠道持续集成相关东西渠道的架构规划与产品开发等。
（2）数据剖析师
搜集，处理和履行统计数据剖析；运用东西，提取、剖析、呈现数据，完成数据的商业含义，需求事务理解和东西使用能力
（3）数据发掘工程师
数据建模、机器学习和算法完成；商业智能，用户体验剖析，预测丢失用户等；需求过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码完成也有很高的要求。
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。
在达内学大数据有啥优势？
相对其他组织来说，达内做云核算、大数据的中心优势便是技能布景和师资职业布景。达内的师资团队以及世界厂商的合作确保了达内的技能布景是一流的，比方达内和阿里云的合作，阿里云直接把一些中心的技能内容植入到达内的课程里面，这是其他组织做不到的。同时，在师资的挑选上达内十分垂青师资地点的职业布景，所工作的工作布景，如电商、金融、电信等这些使用大数据比较广泛的职业，在这些职业里有比较优异的师资的话，达内会重金延聘的，在师资的布景挑选上，一个是技能的深度，一个是世界原厂的技能合作，这就确保了达内技能的抢先性。
