報(bào)名數(shù)據(jù)挖掘工程師培訓(xùn)班好多費(fèi)用
來(lái)源:教育聯(lián)展網(wǎng) 編輯:汪嘰汪嘰 發(fā)布時(shí)間:2022-06-14
一般線下的課程,比如CDA,大概在16000左右,線上課程,比如大講臺(tái),大概在10000左右;
招生對(duì)象
對(duì)互聯(lián)網(wǎng)感興趣的培訓(xùn)機(jī)構(gòu),各企業(yè)CIO、信息中心負(fù)責(zé)人、技術(shù)總監(jiān),云計(jì)算中心負(fù)責(zé)人,云計(jì)算產(chǎn)業(yè)投資團(tuán)隊(duì),云計(jì)算應(yīng)用開(kāi)發(fā)商,云計(jì)算硬件設(shè)備供應(yīng)商,云服務(wù)提供商,高校、科研院所云計(jì)算項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。各企業(yè)大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、技術(shù)總監(jiān)、數(shù)據(jù)挖掘負(fù)責(zé)人、數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)發(fā)工程師。
培訓(xùn)目標(biāo)
1、了解Hadoop的歷史及目前發(fā)展的現(xiàn)狀、以及Hadoop的技術(shù)特點(diǎn),從而把握分布式計(jì)算框架及未來(lái)發(fā)展方向,在大數(shù)據(jù)時(shí)代能為企業(yè)的技術(shù)選型及架構(gòu)設(shè)計(jì)提供決策參考。
2、全mian掌握Hadoop的架構(gòu)原理和使用場(chǎng)景,并經(jīng)過(guò)貫穿課程的項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)鍛煉,從而熟練使用Hadoop進(jìn)行MapReduce程序開(kāi)發(fā)。課程還涵蓋了分布式計(jì)算領(lǐng)域的常用算法介紹,幫助學(xué)員為企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)方面體現(xiàn)自身價(jià)值。
3、深入理解Hadoop技術(shù)架構(gòu),對(duì)Hadoop運(yùn)作機(jī)制有清晰全mian的認(rèn)識(shí),可以獨(dú)立規(guī)劃及部署生產(chǎn)環(huán)境的Hadoop集群,掌握Hadoop基本運(yùn)維思路和方法,對(duì)Hadoop集群進(jìn)行管理和優(yōu)化。
培訓(xùn)特色
注重應(yīng)用:分析國(guó)內(nèi)實(shí)際情況,結(jié)合國(guó)際、國(guó)內(nèi)成功經(jīng)驗(yàn)。Hadoop采用實(shí)戰(zhàn)的項(xiàng)目,讓學(xué)員在短時(shí)間內(nèi)掌握Hadoop的搭建與配置。并進(jìn)行高xiao的大數(shù)據(jù)清洗和分析。
形式靈活:互動(dòng)課堂、0元技術(shù)沙龍、提供云計(jì)算項(xiàng)目建設(shè)咨詢、大數(shù)據(jù)Hadoop平臺(tái)的搭建。
課程內(nèi)容:
大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ),業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品與項(xiàng)目解決方案,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)剖析,大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)原理及其應(yīng)用實(shí)踐,大數(shù)據(jù)MapReduce與Yarn并行處理平臺(tái),Hadoop應(yīng)用實(shí)踐操作訓(xùn)練,HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),HBase半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理應(yīng)用實(shí)踐操作訓(xùn)練。Hive大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐,Mahout大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)及其應(yīng)用實(shí)踐,Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與Mahout數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的應(yīng)用實(shí)踐操作訓(xùn)練。
1.Spark大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理平臺(tái)剖析基于Spark的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析挖掘處理平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制,以及SparkSQL,SparkStreaming,MLib,GraphX,SparkR的應(yīng)用實(shí)踐。
2.Spark平臺(tái)與各個(gè)組件的實(shí)踐操作訓(xùn)練Storm流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)及其應(yīng)用實(shí)踐,大數(shù)據(jù)智能化ETL操作工具以及Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具平臺(tái)應(yīng)用,大數(shù)據(jù)分布式采集與分布式消息訂閱系統(tǒng)及其應(yīng)用實(shí)踐。
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