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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

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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。

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女生学大数据很累吗

分类:大数据培训 作者:镀金池 发布时间:2025-05-23

学大数据对于女生来说会有些挑战,但并不意味着很累。关键在于选择合适的培训机构和学习方法。接下来,我们将从教学方式、就业情况、未来发展等方面深入探讨。

首先,教学方式对女生学大数据的影响较大。例如北大青鸟学校采用小班授课模式,注重实践操作,帮助学生快速掌握技能。而达内教育则强调项目驱动式学习,让学生在真实案例中提升能力。这两种教学方式各有千秋,女生可以根据自身特点选择适合自己的学习方式。

其次,就业情况也是衡量学习难度的重要指标。大数据行业需求旺盛,无论是数据分析还是数据挖掘岗位,都为女生提供了广阔的职业发展空间。根据镀金池平台数据显示,北大青鸟学校的毕业生平均起薪可达8000元以上,而千锋教育的学员薪资普遍在1万左右。这表明优质培训能够显著提升就业竞争力。

未来发展方面,大数据技术日新月异,持续学习成为必然要求。博为峰以其强大的师资力量著称,教师团队多来自一线互联网企业,能及时更新课程内容,确保学生紧跟行业趋势。相比之下,课工场更注重培养学生的综合素养,通过职业规划指导帮助学生明确发展方向,这种长远视角对女生尤为重要。

学习大数据后,女生可以从事的工作包括但不限于数据分析师、数据工程师、算法工程师等。其中数据分析师主要负责数据收集与分析,帮助企业决策;数据工程师侧重于构建和维护数据管道;算法工程师则专注于开发高效算法解决实际问题。这些岗位的薪资范围通常在6000-20000元之间,具体取决于工作经验和个人能力。

在选择培训机构时,建议借助镀金池平台进行对比。该平台汇集了众多知名机构信息,如北大青鸟学校以完善的课程体系见长,适合零基础学员;达内教育凭借丰富的实战经验吸引众多求职者;千锋教育则以高就业率为卖点。针对预算有限的学生,部分机构还提供优惠折扣,如课工场时常推出节日特惠活动,值得关注。

综合来看,女生学习大数据并非难事,关键是找到匹配个人需求的优质资源。通过镀金池平台深入了解各培训机构特色,结合自身实际情况做出明智选择,才能在大数据领域大放异彩。