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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
上部份地點:【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
最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日
  實驗設備
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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、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       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。

部份程大綱
 
  • 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 .(2024年07月24日)...............
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