北京達(dá)內(nèi)教育

大數(shù)據(jù)作為近幾年的熱門(mén)新興技術(shù)，可以說(shuō)涉及的行業(yè)廣泛，不管是傳統(tǒng)領(lǐng)域，還是新興領(lǐng)域，都需要大數(shù)據(jù)人才，很多領(lǐng)域都有所涉及，并且人才缺口巨大，工作機(jī)會(huì)更多，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠進(jìn)行大數(shù)據(jù)的采集、分析、 開(kāi)發(fā)等,因此可以在電商、金融、醫(yī)療、交通、教育、電信、安防、傳媒、能源、電力等各領(lǐng)域從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作，但是大部分人對(duì)大數(shù)據(jù)的了解不多，那么如何掌握真正實(shí)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以來(lái)達(dá)內(nèi)參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班免費(fèi)試聽(tīng)課程，了解一下，課程是否適合自己。

1. 針對(duì)不同行業(yè)的應(yīng)用系統(tǒng)，在基礎(chǔ)教學(xué)之上，注重培養(yǎng)學(xué)生的系統(tǒng)構(gòu)架能力；

2. 及時(shí)跟蹤學(xué)員的學(xué)習(xí)情況，在學(xué)員學(xué)習(xí)的每個(gè)階段都有至少三次的考核體系；

3. 培養(yǎng)學(xué)員建完整項(xiàng)目的能力，讓學(xué)員擁有自己的思維和布局能力，以勝任底層開(kāi)發(fā)工作，而不僅僅是長(zhǎng)期的圍繞已有代碼進(jìn)行維護(hù)；

4. 導(dǎo)師和助教及時(shí)檢測(cè)學(xué)員的學(xué)習(xí)情況，并進(jìn)行針對(duì)性輔導(dǎo)。

1. 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：開(kāi)源的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)平臺(tái)剖析、大數(shù)據(jù)思維、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈、大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景、當(dāng)前大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)方案的剖析比較；

2. Linux集群：Linux的x86服務(wù)器集群管理、Linux網(wǎng)絡(luò)配置管理、Linux操作系統(tǒng)知識(shí)；

3. Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)：Hadoop的核心組件剖析、Hadoop的發(fā)展歷程以及產(chǎn)業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用介紹、分析處理的工作原理與機(jī)制、基于Hadoop平臺(tái)的PB級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理。

1. 數(shù)據(jù)采集：采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等技術(shù)對(duì)文本、聲音、圖形圖像、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，合理存儲(chǔ)；

2. 數(shù)據(jù)分析與挖掘：使用SPSS,SAS,Clementime等工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行淺表分析，高端分析與應(yīng)用采用機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，人工智能等技術(shù)；

3. 數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)分析和挖掘的結(jié)果以藝術(shù)化的方式呈現(xiàn)。采用圖形圖像、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、動(dòng)畫(huà)等技術(shù)，將分析和挖掘的結(jié)果立體化、多維度分層地呈現(xiàn)；

4. 底層數(shù)據(jù)架構(gòu)：一個(gè)基于hadoop的分布式并行架構(gòu)，便于存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)調(diào)用海量數(shù)據(jù)。