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武汉武昌区大数据培训费用多少

更新时间:2022-11-12 浏览:119
武汉武昌区大数据培训费用多少
 

大数据工程师培训学校,通过9个阶段,Java语言基础、Java面向对象编程、关系型数据库、分布式数据库等方面来系统的学习大数据课程,达内教育有着强大的师资团体,能够多位老师对一位学生进行辅导学习,解决遇到的各种问题,通过真实项目实战教学,可在校拿分红。


硬核服务

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朝九晚九全程跟班答疑

助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。

咨询课程

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定期直播串讲

对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。

咨询课程

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出勤率和进度监督

在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。

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课程简介

大数据基础


目标:掌握基本的数据分析能力和 ETL 数据仓库的处理能力
匹配岗位:数据库工程师、 数据分析师、ETL 工程师、数据仓库工程师
Linux、MySQL、ETL 开发实战、电商数据分析实战阶段知识点:VMware 虚拟化、VI 编辑器、rpm 包管理器、yum 包管理器、SSH 协议、网络查看netstat、进程管理 ps、阿里云服务器环境搭建、SQL、多表查询、聚合函数、窗口函数、存储过程、视图和索引、日志和事务、SQL优化、数据仓库、基于 Python 的 ETL 开发、Kettle、ETL 数据处理、MySQL 数据存储、FineBI 数据可视化
核心知识点:1、具备 Linux 操作系统的基本管理知识
2、熟练掌握 shell 脚本编程
3、熟练掌握数据库操作以及各种复杂查询技术
4、掌握 ETL 数据仓库的处理和分析

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大数据治理


目标:掌握 Hadoop 开发能力,能够胜任企业级数仓基本构建和离线数据仓库开发
匹配岗位:数据仓库工程师 , 初级大数据开发工程师 , 大数据平台架构师
Hadoop生态技术栈:Zookeeper 集群安装、Zookeeper 的临时节点 Zookeeper 的顺序节点、Zookeeper 事件监听机制、Zookeeper 选举机制、Zookeeper 的应用场景 Zookeeper 的数据模型 Znode、 HDFS 存储文件流程、HDFS 集群环境搭建、 DataNode 和 NameNode、Block 块存储、RF 拷贝因子、机架感知、Block 拷贝策略、HDFS Federation、HDFS Snapshots、NameNode HA、MapReduce 架构和原理、Split 机制、 MapReduce 并行度、MapReduce 序列化、 MapReduce 数据压缩、MapReduce 调优、 YARN 原理和架构、YARN 高可用、Container 资源的封装、资源调度策略、Hive 分区表、 Hive 分桶表、Hive 临时表、Explain 执行计划、 MetaStore 服务、HiveServer 内置函数、UDF 和 UDAF、Hive 性能调优

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大数据的普及

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轻松快捷的“大数据高速公路”建设

数据是第四次工业革命的原油,被称为全球经济的游戏规则改变者。这不仅是公司在数字化转型时代生存的关键手段,而且只有获取和利用数据的公司才能领导全球市场。 例如,谷歌,苹果和亚马逊可能会削弱全球IT市场,而优步和Airbnb能够撼动现有行业并取得成功。可以的 但是,与发达相比,韩国的数字竞争力较低。...

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从大数据可视化到讲故事

随着智能和移动技术的普及,数据革命已经开始。问题在于数据特征是非典型的,与空间,时间和关系不同。因此,分析和数据访问的框架不同于简单的数据分析。特别是在大数据中,可视化工作比常规数据更受重视。结果是,即使数据很大。 首尔国立大学下一代融合技术研究院公共数据研究中心负责人Lee Man-jae表示:“...

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大数据对国际发展及制造业做出的贡献

国际发展


关于有效利用信息和通信技术促进发展的研究(也称为ICT4D)表明,大数据技术可以做出重要贡献,但也给国际发展带来独特挑战。大数据分析的进步提供了具有成本效益的机会,可以改善关键发展领域的决策,例如卫生保健、就业、经济生产力、犯罪、安全以及自然灾害和资源管理。此外,用户生成的数据还提供了新的机会来让人们听到未曾听到的声音。但是,发展中地区的长期挑战(例如技术基础设施不足以及经济和人力资源稀缺)加剧了对大数据的现有担忧,例如隐私,方法不完善以及互操作性问题。

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制造业


根据TCS 2013全球趋势研究,供应计划和产品质量的改进为制造业提供了大数据的xxx利益。大数据为制造行业的透明度提供了基础架构,这是解决不确定性(如组件性能和可用性不一致)的能力。预测性制造作为接近零停机时间和透明度的一种适用方法,需要大量数据和高级预测工具,才能将数据系统化为有用信息。预测制造的概念框架从数据获取开始,在数据获取中,可以获取不同类型的感官数据,例如声学,振动,压力,电流,电压和控制器数据。除了历史数据外,大量的感官数据还构成了制造业中的大数据。生成的大数据可作为预测工具和预防策略(如预测和健康管理(PHM))的输入。

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