 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。 |
課程大綱 |
培訓模塊 內(nèi)容
大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景、技術(shù)簡介、以及行業(yè)案例 1. 大數(shù)據(jù)基本概念、技術(shù)梗概、技術(shù)沿革，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何改變?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)、語音識別技術(shù)、圖像識別/視頻理解、自然語言處理技術(shù)等；
2. 大數(shù)據(jù)在政府、金融、石油、教育、交通、醫(yī)療衛(wèi)生等行業(yè)的成功案例，以及如何利用大數(shù)據(jù)挖掘潛在的商業(yè)價值，并改變這些行業(yè)應(yīng)用使之提高智能化水準，更好地支持用戶的個性化服務(wù)。
常見的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析平臺和流的大數(shù)據(jù)分析平臺介紹 1. 分類介紹常見的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析平臺和新興的大數(shù)據(jù)分析處理平臺，它們各自的技術(shù)特色以及發(fā)揮其性能優(yōu)勢的最佳應(yīng)用場景；
2. 目前主流的新興大數(shù)據(jù)平臺—Hadoop簡介，以及在大數(shù)據(jù)存儲、管理、計算處理方面的優(yōu)勢；
3. Hadoop生態(tài)系統(tǒng)平臺介紹，以及它們在大數(shù)據(jù)離線分析、近線分析、實時在線分析處理方面的優(yōu)化組合方案和性能優(yōu)勢。
大數(shù)據(jù)文件存儲系統(tǒng)技術(shù)和分布式文件系統(tǒng)平臺及其應(yīng)用 1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS概述、功能、作用、優(yōu)勢、應(yīng)用范疇、應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；
2. HDFS分布式文件系統(tǒng)核心關(guān)鍵技術(shù)、設(shè)計精髓、基本工作原理、系統(tǒng)架構(gòu)、文件存儲模式、工作機制、存儲擴容與吞吐性能擴展。
大數(shù)據(jù)分布式處理與數(shù)據(jù)并行分析計算技術(shù)實現(xiàn)以及平臺應(yīng)用 1. 并行計算與函數(shù)式編程技術(shù)概述，MapReduce工作機制、技術(shù)原理和處理架構(gòu)；
2. 常見的Hadoop故障錯誤分析策略以及監(jiān)控工具詳解，云文件存儲系統(tǒng)狀態(tài)以及海量作業(yè)執(zhí)行狀態(tài)監(jiān)控與故障解決經(jīng)驗介紹。
大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理技術(shù)實現(xiàn)與平臺應(yīng)用 1. SQL、NoSQL和NewSQL關(guān)鍵技術(shù)詳解，系統(tǒng)平臺概述與分類比較，以及應(yīng)用場景；
2. HBase半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺工作原理、技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)交互，HMaster和HRegionServer工作流程以及常用客戶端操作；
3. HBase半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理集群管理、運維監(jiān)控、性能優(yōu)化、負載均衡，以及與Hadoop核心組件HDFS和MapReduce的數(shù)據(jù)協(xié)同操作應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)倉庫離線分析處理技術(shù)實現(xiàn)與平臺應(yīng)用 1. Hive數(shù)據(jù)倉庫的基本原理、核心技術(shù)、系統(tǒng)架構(gòu)詳解，以及在大數(shù)據(jù)離線分析中的應(yīng)用場景；
2. Hive數(shù)據(jù)類型、HQL語法詳解、Hive文件與記錄存儲格式、Hive與HBase數(shù)據(jù)庫整合、Hive大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)、Hive功能操作實踐。
大數(shù)據(jù)分析挖掘算法、工具以及平臺應(yīng)用 1. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展歷程，大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展趨勢，以及10大數(shù)據(jù)挖掘算法簡介；
2. 基于MapReduce的數(shù)據(jù)挖掘算法庫在巨量日志分析、個性化推薦分析、高端制造業(yè)、生物醫(yī)療、建筑業(yè)、多媒體信息融合、GIS空間應(yīng)用、營銷廣告、社交媒體分析等領(lǐng)域中的項目應(yīng)用與關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)介紹；
3. 基于MapReduce的數(shù)據(jù)挖掘算法實現(xiàn)，以及Mahout機器學習與大數(shù)據(jù)挖掘平臺的工作原理、技術(shù)架構(gòu)、功能實現(xiàn)以及工具包的使用介紹。
數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)流收集與實時采集技術(shù) 1. 實時日志采集與數(shù)據(jù)收集技術(shù)，以及Flume & Flume-NG日志采集系統(tǒng)的原理、架構(gòu)分析與應(yīng)用介紹；
2. Scribe系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的原理、架構(gòu)分析與應(yīng)用介紹；
3. 大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)實現(xiàn)、以及工具應(yīng)用介紹； |
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