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大连数据学院-大数据培训

大连数据学院-大数据培训
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2021-06-23

大数据(big data),是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。

学习大数据时的注意事项有哪些?

注意事项一:对于零基础的朋友,一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言,计算机编程语言有很多,Java是目前使用较为广泛的网络编程语言之一。大数据技术学习前需要一定的Java技术作为基础支持,Java只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。

注意事项二:学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说,学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程,包括大数据技术入门,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,以及海量数据分析分布式计算等部分,Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话,这些课程都是不可少的。

应用领域宽广

新增内容

课程板块:

基础课、职后课、就业课、企业课、项目课

项目:

大数据采集与指标监控、准实时高性能数仓建设、用户画像企业工程实战、推荐系统企业工程实战、实时数仓建设、基于flink的实时旅游平台

技术点:

大数据可视化(SpringBoot+Mybatis+Echarts):SpringBoot介绍、Spring的优缺点、SpringBoot项目构建、SpringBoot测试、 SpringBoot部署、Mybatis的介绍、Mybatis和SpringBoot的整合、Mybatis的注解、Echarts的介绍、Echarts的特点、Echarts的引入、 Echarts的动态数据绑定、Echarts的图形绘制。

Druid:Druid应用场景及架构组成、Druid内部流程、Druid数据摄取、Druid客户端查询、Druid冷数据分离、Imply套件使用。

ClickHouse:ClickHouse的介绍、ClickHouse的特性、ClickHouse的应用场景、ClickHouse的数据类型、ClickHouse的SQL语法。

Presto:Presto部署、Presto命令行接口、Presto的JDBC驱动、Presto队列配置、Presto的连接器、Presto的函数和运算符、Presto的数据 类型、Presto的sql操作、Presto从Hive迁移、Presto的函数。

Spark Mllib:Spark Mllib简介 、Spark Mllib组件介绍、Word2Vec、TF-IDF、ALS、GBDT、LR、MinMaxScaler、OneHotEncoder。


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