大数据开发:包括大数据的采集、预处理、存储、计算、分析和可视化等全流程处理。培训内容会涉及到大数据清洗工具(如Kettle)、数据仓库(如Hive)、分布式计算引擎(如Spark)、消息队列(如Kafka)等。数据分析与挖掘:学习如何使用Python、数据库等工具进行数据清洗、分析和可视化。培训内容会涵盖数据建模、机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。生成式人工智能应用:对于高级课程,会涉及到生成式AI的进阶使用,包括图像生成、文本生成、语言模型等。
就业前景分析
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python基础
python开发环境搭建;python快速入门;python数据类型;python输入和输出;python分支语句;python循环语句;python字符串;python列表;python元件、集合、字典;python公共操作和推导式等。
Linux
Linux概述和环境搭建;Linux文件和目录结构;Linux文件编辑器;Linux网络配置和系统管理操作;Linux远程登录;Linux常见基本命令;Linux软件包管理;Shell概述;Shell脚本入门;Shell变量和运算符等。
数据库
数据库的概述和环境搭建;数据库的结构化查询语言;数据库的操作语言;数据库的约束;数据库的查询;数据库的多表操作;数据库的索引;开窗函数概述和over子句;开窗函数之排列函数等。
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爬虫基础;request;数据提取;selenium;反爬;mongo数据库;scrapy等。
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数据分析概述;数据处理;数据统计;常用函数;图标类型;图标使用;数据透视表;数据透视图;大厂周报案例。
kettle
概述;安装;快速入门;共享数据库连接;转换的插入更新;转换的条件判断;转换与作业综合实战
课程知识点
Java基础:Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等。
Python基础:对于数据分析与挖掘方向,Python基础知识的掌握也很重要,包括基础语法、数据处理和分析库(如NumPy、Pandas等)的使用。
Hadoop生态体系:Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue等。
Spark生态体系:Scala、Spark、Flink等。这些技术框架是大数据处理和分析的核心工具。
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