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大數據前沿技術分析與應用培訓

 
  班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(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】:領館區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】:協同大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2018年3月18日
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  質量保障

       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

課程大綱
 
  • 1,系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員。
    2,牽涉到數據挖掘和統計分析的數據中心運行、規劃、設計負責人。
    3,政府機關,金融保險、移動和互聯網等大數據來源單位的負責人。
    4,高校、科研院所牽涉到數據挖掘與統計分析處理的項目負責人。
  • 【培訓目標】
    1、全面了解大數據前沿技術的相關知識。
    2、學習大數據前沿技術平臺、方法以及應用特征。
    3、學習使用大數據挖掘和分析中的使用。
    4、了解Hadoop、Spark等技術的融合使用。
  • 【課程大綱】
    第一講 大數據技術基礎
    1)大數據應用需求及潛在價值分析
    2)大數據與數據庫解決方案的對比
    3)國內外主流的大數據解決方案
    4)開源的大數據生態系統平臺剖析
    5)大數據下的技術選型與架構設計
    第二講 批處理大數據平臺Hadoop
    1)Hadoop及其運行架構
    2)HDFS分布式文件系統
    3)MapReduce計算模型
    4)HBase大表管理技術
    5)Hadoop平臺使用和實操
    第三講 實時大數據平臺Spark
    1)Spark實時處理技術
    2)彈性分布式數據集RDD
    3)Spark分布式計算框架
    4)Spark的BDAS生態系統
    5)Spark平臺使用和實操
    第四講 流式大數據平臺Storm
    1)流式大數據處理架構
    2)Storm在企業應用介紹
    3)Storm拓撲及流分組
    4)Spout和Bolt詳解
    5)分布式DPRC和Trident
    6)Storm平臺使用和實操
    第五講 Python網絡爬蟲
    1)網絡爬蟲基礎
    2)urllib和urllib2庫的用法
    3)Python 正則表達式
    4)Beautiful Soup使用
    5)用Scrapy采集示例實操
    第六講 大數據日志采集工具Flume
    1)日志采集及Scribe介紹
    2)Flume-NG數據流模型
    3)Flume平臺架構
    4)Flume集群部署配置
    5)Flume應用案例實操
    第七講 分布式消息訂閱工具Kafka
    1)Kafka應用介紹
    2)Kafka平臺架構
    3)Kafka集群部署與配置
    4)Kafka應用案例實操
    第八講 NoSQL云數據處理工具
    1)NoSQL技術及云數據庫介紹
    2)HBase列數據存儲及處理機制
    3)HBase高并發讀/寫實現及案例
    4)MongoDB文檔數據存儲及處理
    5)MongoDB操作實現及案例
    第九講 大數據中的SQL工具
    1)大數據中的類SQL工具
    2) Hive設計目標和數據模型
    3) Hive關鍵性技術和案例
    4) SparkSQL設計目標和數據模型
    5) SparkSQL關鍵性技術和案例
    第十講 大數據分析挖掘工具
    1)大數據挖掘及知識模型的發現
    2)大數據挖掘工具Mahout和MLlib
    3)推薦方法及MLlib電影推薦案例
    4)分類方法及Mahout新聞分類案例
    5)聚類方法及K-Means聚類案例
    第十一講 資源虛擬化工具Docker
    1)虛擬化和容器技術
    2)LXC和Docker的發展
    3)Docker架構及特性
    4)鏡像、容器和倉庫
    5)Docker的執行及其案例實操
    第十二講 大數據技術展望
    1)大數據分析技術展望
    2)大數據平臺的發展展望
    3)大數據挖掘的應用展望

 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2014年7月11)..............
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