大数据在各行各业中应用广泛 没有什么能逃出你的掌心

大数据特点 数据量大 数据种类多 要求实时性强 主导气质无法掩盖

同时推出大数据hadoop
引领大数据行业风潮

网站后台维护
大型项目必选开发语言

大数据处理服务器开发

金融机构大数据应用

智能家居家电

银行管理系统

查看更多行业应用

真实就业数据 震撼你的小心脏

无论按照工作经验还是市场本身的薪资变化趋势
大数据工程师都是一路高歌猛进,当之无愧的互联网贵族!

市场招聘条件分析

北京大数据工程师就业形势分析:招聘待遇,工资20000-29999占比最多,达35%。经验要求,3-5年工作经验要求的占比最多,达63%;学历要求,本科学历要求的占比最多,达66%。该数据仅供参考

以上数据来自百度搜索

我要入门

潮流技能 颠覆性课程
拒绝用老掉牙的淘汰项目练手 要做就做前沿

覆盖大数据行业主流技术岗位,课程半年升级一次,紧跟市场与企业步伐

01 大数据入门基础课程

1.JavaSE
2.MySQL
3.JDBC
4.Linux
5.shell
6.HTML
7.CSS
8.JavaScript
9.JSP
10.Servlet

02 大数据Hadoop基础

1.大数据概论
2.Hadoop框架
3.HDFS分布式文件系统
4.MapReduce计算模型
5.全真实训项目

03 大数据离线分析

1.Hive数据仓库
2.Sqoop ETL工具
3.Azkaban工作流引擎
4.Ooize
5.Impala
6.全真实训项目

04 大数据实时计算

1.Zookeeper分布式协调系统
2.HBase分布式数据库
3.Redis数据库
4.mogDB数据库
5.Kudu列式存储系统
6.Storm实时数据处理平台
7.Kafka分布式发布订阅消息系统
8.Flume海量日志采集系统
9.全真实训综合项目

05 Spark数据计算

1.Scala
2.Spark
3RDD
4.Spark SQL
5. Streaming
6. Mahout
7.MLlib
8.GraphX
9.Spark R
10.Python
11.Alluxio
12.Python爬虫
13.ElasticSearch
14.Lucene

Hadoop基础实战
大数据离线实战
大数据实时计算
Spark阶段项目

Hadoop基础实战项目

项目名称:搜狗搜索日志分析系统
数据体量:5000W+/日
硬件环境:Hadoop集群 12台
软件环境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述:
搜狗每天产生大量的日志数据,从日志数据里面能提取到有用的数据包括每个用户的ID、浏览次数、月/日浏览频率、访问源、浏览内容等等,提取这些内容、统计数据分析每个用户行为,从而做出有利的决定。

大数据离线实战项目

项目名称:新浪微博数据分析系统
日均数据体量:3GB+
硬件环境:Hadoop集群 50台
软件环境:MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
项目描述:
此次项目我们需要处理微博产生的数据,通过对数据的处理得到所需的数据,微博拥有大量的用户,大量的用户潜在的价值是巨大,怎么挖掘这些潜在的宝藏就是我们项目最直接的目的,为了能够实时的进行数据处理使用Storm流式计算系统,和HBase、Zookeeper、Kafka组成框架,对数据进行处理,当然这些都是建立在hadoop集群上实现的,底层的存储还是HDFS。

大数据实时全真项目

项目名称:网络流量流向异常账号统计项目
数据体量:每天1000亿,每秒峰值100 000
硬件环境:Hadoop集群 600台
软件环境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述:
运营商骨干网上采集现网流量流向信息,根据这些原始信息检测账号是否存在异常,如果多个终端使用同一个宽带账号,超过一定阈值则触发报警机制,例如阈值为5时,同一个账号同时连接的终端数量不能超过该值,如果超过则报警。

Spark阶段项目

项目名称:京东网上商城数据统计分析平台
数据体量:5000W+/日
硬件环境:centos-6.5-x86 集群:spark standalone(Master-1,Worker-3)
软件环境:hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日处理的数据量:3GB
项目描述:
基于京东网上商城数据统计分析平台--该项目采用了目前大数据领域非常流行的技术——Spark。本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架,Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括:统计和分析UV、PV、登录、留存、热门商品离线统计、广告流量实时统计3个业务模块。

了解更多实战课程

知名企业 定期举办大型专场招聘会,学习、就业一站式服务平台

培训机构定向输出大数据工程师。千锤百炼,磨炼成钢!每个学员的实力都不可小觑

了解学员就业信息

360°全方位辅导 缔造行业培优模式

学不会不是理由,相信我你可以。不抛弃不放弃,6大保障让每一位学员成人成才!

我还有其他顾虑
北大青鸟苏州电脑人才校区 苏州市电脑人才培训中心,坐落在苏州市繁华的姑苏区养育巷,交通便利、位置突出。学校常年开设“软件工程师”、“Java工程师”、“网站开发工程师”、“互联网开发工程师”等专业IT课程,以承诺“帮助学员成为 北大青鸟南京优易校区 南京北大青鸟优易校区是北大青鸟南京市江北新区授权的一家培训中心。北大青鸟APTECH,中国IT职业教育的先行者,由北大青鸟集团与印度阿博泰克(APTECH)合资成立于1999年。北大青鸟将继续继续领航 科迅教育 科迅教育专注职业技能培养,致力于培养面向高端领域的技能人才,以学员就业为目的,优质就业为宗旨,是一家集IT开发工程师、UI交互设计师、平面设计师、室内设计师、模具设计工程师、数控编程工程师等课程为一体 北大青鸟青慧校区 北大青鸟APTECH(全称北京阿博泰克北大青鸟信息技术有限公司),由北大青鸟集团与印度阿博泰克(APTECH)合资成立于1999年。公司依托北京大学 优质雄厚的教育资源和背景,秉承“教育改变生活”的发 北大青鸟云南嘉荟校区 云南嘉荟于2016年与北大青鸟APTECH达成战略合作,成立《北大青鸟云南嘉荟授权培训中心》为社会培养IT精英人才! 北大青鸟APTECH由北大青鸟集团与印度阿博泰克合资成立于1999年,公司依托北京

技校推荐

更多
  • 北京海淀计算机学校电脑(计算机)

    民办学校

    学校地址: 北京 北京市石景山区苹果园南路128号

    介绍: 北京海淀计算机学校机构简介北京海淀计算机学校一个现代化的教育培训实习基地-拥有首家全国职业教育就业实习基地,教学基地占地一万多平方米,在校生1000余人,近万余台高配置电脑保证人手一机,四十多个多媒体教室,多间网络实战演练机房、多功能演播厅,藏书丰富的图书馆开

  • 北京宋氏化妆造型培训学校化妆,美容美发

    民办学校

    学校地址: 北京 北京朝阳区建国路18号院珠江绿洲―水钢琴20号楼109室

    介绍: 北京宋氏化妆造型艺术培训学校-是国内顶级的一所集时尚化妆、影视化妆及整体形象核心为一体的培训权威学校。致力于教授培养国际专业精英,推荐他们入行,成为业内专业人士,为学员建立新里程。为有需要晋身成为专业化妆行列的人士踏出前程的第一步。管理严格、校风严明,抓师资、

  • 中国戏曲学院继续教育部函授大专,函授本科

    民办学校

    学校地址: 北京 北京市丰台区

    介绍: 成考专业:函授大专业余大专业余专升本成人教育在各地区的招生专业信息

  • 北京市密云县职业学校综合学校

    公办学校省部级重点职业学校

    学校地址: 北京 北京市密云县果园西里2号

    介绍: 密云县职业学校主校区位于县城果园西路2号,学校一校三址,占地231亩,建筑面积7万多平方米。学校现设有计算机及应用、财经商贸、旅游服务与管理、汽车运用与维修、数控技术应用、客户信息服务等6大类13个专业。现有教职工283人,有市、县级学科带头人、骨干教师34人

  • 北京服装学院继续教育学院服装设计,服装搭配

    民办学校

    学校地址: 北京 北京市朝阳区樱花东街甲2号

    介绍: 成考专业:业余本科业余大专业余专升本成人教育在各地区的招生专业信息

  • 北京艾思蒙特高级时装艺术学校汽车维修

    民办学校

    学校地址: 北京 北京市西城区金融大街35

    介绍: 法国ESMOD高级时装艺术学院是世界上第一所时装学院,迄今已有170年的历史,誉满全球。ESMOD北京是2004年经北京市教委批准引进的中外合作办学项目,是国际最优质的权威性时装教育资源-法国ESMOD高级时装艺术学院目前在中国唯一授权学校,原汁原味的法国时装

通州大数据培训

分类:大数据开发培训 作者:镀金池 发布时间:2020-06-16

大数据分析专业要求比较高,同学要掌握数据的收集方法以及分析数据的技巧,然后了解数据评价以及改进的过程,从而发挥出大数据分析工作岗位的价值。通州大数据培训大数据培训机构或者结合各个应用领域,为大家展示应用的课程,提供许多大数据入门教学内容,从而体现出学习的作用。大数据分析的过程是比较明确的,首先学生在取得数据之后,用肉眼可能很难观测出这些数据的规律,这时可以通过表格制作以及图像分析等等形式,进行量化考核探索数据的规律性,然后再通过模型选定分析的方法找到数据的规律。通常情况下,在数据分析的时候,技术人员会采用列表方式以及做图的方法,进行简单的处理,然后找到其中的逻辑。如果只是自学,可能会比较难分析这些内容,所以同学要加把劲学习。