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匠心雕琢的大数据培训课程,只有这里有

时间:2017年12月18日 18:39:52     来源:千锋教育 作者:千锋大数据教学组

  1.当下的大数据行业趋势

  2017年大数据发展的10大趋势经由全球专业机构发布,希望可以为你所在机构的发展规划提供战略政策依据。数据量的不断增加意味着通过数据的快速分析获取宝贵的市场洞察已经成为大数据业务运营的关键环节。机构和企业组织必须将其内部未被利用的每一字节的大数据,也就是我们所谓的“黑暗数据”(dark data)加以合理化的整合并转化成可以利用的数据资源。如果大数据培养出的人才还没有为你的企业带来可供战略参考用的新见解,那么在2017年记得为你所在的企业提出有关大数据的创新计划,只有这样才能提升企业的竞势。

  2.千锋大数据顺势而为

  根据IDC的调查报告,从2012年至2017年的5年之间里,大数据的相关工作需求将出现26%的年增长率,超过1/4的增长率再次证明了企业对大数据人才的巨大需求。IDC的预测还表明,2012年有约170万的大数据相关岗位出现真空,而这方面的求职者也都缺乏大数据方面的实践经验,并且不具备完善的培训机制;值得警醒的是,到2017年,这个数字从170万上升到900万,大数据产业面临着更大的人才缺口。千锋大数据是“技术+管理”的集合,学生通过千锋大数据的学习,提高学生对理论的认识,强调学生的动手能力以及实战经验的累积。要在沿袭普通高校大体教学模式的基础上,结合新的教改方案,提高专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重,加大实验室建设力度,加大实践教学力度。可以通过组建新型千锋大数据实验室,开展实践教学,借助企业多个环境和场景搭建模拟千锋大数据教学环境,增强学生的动手能力。在教学方法上,应摒弃教师讲学生记的传统模式,引入研究启发式、讨论式、互动式、演练式、现场教学等教学方法,选用各个阶段学生学习特点和需要的教学方法,提高教学质量

  3.千锋大数据的培养目标和规格

  本专业培养德智体美全面发展,具有良好的职业道德和创新精神,掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等基础知识,具备分布式存储、分布式计算框架等基本技术,熟悉大数据处理和分析技术,面向大数据平台建设与服务企业。本专业毕业生能在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作,也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。

<a href=http://www.mobiletrain.org/big_data/ target=_blank class=infotextkey>大数据培训</a>

  千锋大数据课程体系结构(开源组件介绍),让你对当前大数据技术栈一目了然;

  Linux命令基础实战;

  Hadoop基础,对Hadoop架构、核心组件HDFS/YARN做了深入浅出的介绍,让你快速把握Hadoop的核心技术和工作原理,逐渐形成分布式思维;

  Sqoop,作为关系型数据库与Hadoop之间的桥梁,批量传输数据,让你自然的从关系型数据库过度到Hadoop平台,在关系型数据库与Hadoop之间游刃有余的进行数据导入导出;

  Hive,基于Hadoop大数据平台的数据仓库,可以让你实现传统数据仓库中的绝大部分数据处理、统计分析,让你在Hadoop大数据平台上感受到Hive QL带来的便利的交互式查询体验;Mars将以日志分析或其他示例带大家熟练掌握Hive的应用;

  HBase,列式存储数据库,提供了快速的查询方式,是Apache Kylin的默认数据存储结果;

  Kylin,基于Hadoop的OLAP分析引擎,在Kylin中可以实现传统OLAP的各种操作,直接读取Hive的数据或流式数据作为数据源,把这些数据根据业务模型构建成Cube,Kylin提供了基于Hadoop(MapReduce)的Cube构建,Build完成的Cube数据直接存储于HBase中。Kylin提供了Web UI供查询,包括一些图表展现,是基于大数据的完美OLAP工具;

  Spark,基于内存计算的大数据计算引擎,提供了Spark SQL、Spark MLlib(基于Spark的机器学习)、SparkR等框架适应不同的应用需求,Spark专题将和大家一起实践操作各种应用和算法。

<a href=http://www.mobiletrain.org/big_data/ target=_blank class=infotextkey>大数据培训</a>

  课程定位

  本课程首先从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。然后对主流数据

  技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,最后对不同类型的大数据的分析和 处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。

  课程学习目标 学生完成本课程学习后课程总体目标是:

  (1)清晰了解大数据的概念,了解行业发展和现状

  (2)清晰了解主流的大数据技术体系和生态,理解主要模块的功能和作用

  (3)能够理解大数据分析和处理系统架构和处理流程,了解主要的方法和原则

  (4)能使用大数据系统在行业中的应用,能够理解实际案例

  如果只能这样,你就输了???

<a href=http://www.mobiletrain.org/big_data/ target=_blank class=infotextkey>大数据培训</a>

  项目课程定位

  本课程详细讲解了大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术。包括 Hadoop 体系中的 HDFS, Hbase 进行数据操作,MapReduce 进行数据开发,YARN 进行资源配置,Hive 完成数据仓库,Pig进行数据分析,以及 Oozie,Zookeeper,Sqoop 和 Flume 等模块。最后介绍 Spark 生态体系,及其 Scala 基础和 SparkSQL 开发。

  以上是大数据组建的平台,最终目的是为了扩展机器学习中的推荐算法(协同过滤)、逻辑回归和SVM,当下企业的无不例外需要“复合型”研发人才。

  4.千锋大数据 VS 同行业内

  大数据的课程是很特色的。

  1.采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相 辅相成,

  2.讲师的团队素质够硬,工作15年的开发经验的大牛(总监级)进行授课

  3.技术 + 项目 是先进的,以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景,

  如:Sina&&微博的推荐系统项目,作为教学项目等

  4.数据来源于一线互联网公司的源数据,作为学生的结业项目,有一定的商业价值

  5.严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark的版本迭代,机器学习中的算法革新。

  6.贯穿整个项目教学环节,潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,既能独立思 考,又能组织团队开发

  7.定期组织与一线名企的工程师,进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验 证所学技术的正确方向

  8.课余时间,定期邀请其他领域的技术专家,与学生互动,讲解除了本专业以外的知识,

  进一步拓展学生的视野,为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析的

  周边工具的编写,打下良好的基础。

  大数据分析是以业务数据及其他相关数据为依据,采用一系列专门的分析技术和业

  等经济组织过去和现在有关营销活动、投资活动、经营活动、社会活动的盈利能力、营运能力和增长能力状况等进行分析与评价,为企业的经营管理者了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来、做出正确决策提供准确的信息或依据的应用学科。认清这些因素是如何影响分析推断的。。。对数据分析报告的撰写有一定程度的掌握,便于在工作中实际操作。通过本课程的学习,应认识数据分析在企业经营和价值增值中的地位和作用。更多大数据培训尽在千锋。

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