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大數據課程

介紹大數據技術(shù)相關(guān)基礎知識,包括大數據概述、大數據處理模型、大數據關(guān)鍵技術(shù)、大數據時(shí)代面臨的新挑戰、NoSQL數據庫、云數據庫、Google Spanner、Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Zookeeper、流計算、圖計算和Google Dremel等。
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)到了數據分析并且決定發(fā)展走向,所以關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)數據分析以及大數據的收集整理,以及之后針對數據做出的人工智能反映!
資料顯示,未來(lái)3到5年,國內數據分析師、數據架構師、大數據開(kāi)發(fā)工程師等人才缺口將達到級別。在大數據人才緊缺的情況下,想要快速學(xué)習,抓住大數據風(fēng)口,大數據培訓課程班成為熱門(mén)的選擇之一。
眾多培訓公司推出大數據培訓就業(yè)班,依托雄厚的技術(shù)實(shí)力和行業(yè)經(jīng)驗、聚積業(yè)界精英,在教學(xué)模式、課程輔導、就業(yè)保障等方面都擁有獨特的優(yōu)勢,通過(guò)培訓學(xué)習階段助學(xué)員快速提升,輕松成為業(yè)界精英。
課程基礎階段:Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史,HDFS工作原理,YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段:hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實(shí)時(shí)計算階段:Mahout、Spark、storm。
大數據數據采集階段:Python、Scala。
大數據商業(yè)實(shí)戰階段:實(shí)操企業(yè)大數據處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景,分析需求、解決方案實(shí)施,綜合技術(shù)實(shí)戰應用。
大數據課程-大數據分析的幾個(gè)方面:
1、可視化分析:可視化分析能夠直觀(guān)的呈現大數據特點(diǎn),同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說(shuō)話(huà)一樣簡(jiǎn)單明了。
2、數據挖掘算法:大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法。
3、預測性分析:從大數據中挖掘出特點(diǎn),通過(guò)科學(xué)的建立模型,從而預測未來(lái)的數據。
4、語(yǔ)義引擎:需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動(dòng)地提取信息。
5、數據質(zhì)量和數據管理:能夠保證分析結果的真實(shí)性
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)到了數據分析并且決定發(fā)展走向,所以關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)數據分析以及大數據的收集整理,以及之后針對數據做出的人工智能反映!
資料顯示,未來(lái)3到5年,國內數據分析師、數據架構師、大數據開(kāi)發(fā)工程師等人才缺口將達到級別。在大數據人才緊缺的情況下,想要快速學(xué)習,抓住大數據風(fēng)口,大數據培訓課程班成為熱門(mén)的選擇之一。
眾多培訓公司推出大數據培訓就業(yè)班,依托雄厚的技術(shù)實(shí)力和行業(yè)經(jīng)驗、聚積業(yè)界精英,在教學(xué)模式、課程輔導、就業(yè)保障等方面都擁有獨特的優(yōu)勢,通過(guò)培訓學(xué)習階段助學(xué)員快速提升,輕松成為業(yè)界精英。
課程基礎階段:Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史,HDFS工作原理,YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段:hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實(shí)時(shí)計算階段:Mahout、Spark、storm。
大數據數據采集階段:Python、Scala。
大數據商業(yè)實(shí)戰階段:實(shí)操企業(yè)大數據處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景,分析需求、解決方案實(shí)施,綜合技術(shù)實(shí)戰應用。
大數據課程-大數據分析的幾個(gè)方面:
1、可視化分析:可視化分析能夠直觀(guān)的呈現大數據特點(diǎn),同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說(shuō)話(huà)一樣簡(jiǎn)單明了。
2、數據挖掘算法:大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法。
3、預測性分析:從大數據中挖掘出特點(diǎn),通過(guò)科學(xué)的建立模型,從而預測未來(lái)的數據。
4、語(yǔ)義引擎:需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動(dòng)地提取信息。
5、數據質(zhì)量和數據管理:能夠保證分析結果的真實(shí)性
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