博學谷線上云計算大數(shù)據(jù)培訓班課程[基礎(chǔ)進階]大綱內(nèi)容學什么？

教育培訓網(wǎng)線上云計算大數(shù)據(jù)培訓班課程[基礎(chǔ)進階]大綱內(nèi)容學什么？職場遇瓶頸，基礎(chǔ)提升云計算大數(shù)據(jù)培訓班課程分為八個階段，主要課程內(nèi)容：就業(yè)課(2.0)-基礎(chǔ)鞏固、大數(shù)據(jù) Hadoop 離線分布式系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)Storm實時計算系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)Spark內(nèi)存計算系統(tǒng)、大數(shù)據(jù) Spark 項目實戰(zhàn)、機器學習 (拓展課程)等。

教育培訓網(wǎng)線上云計算大數(shù)據(jù)培訓班課程適合哪些人學習？

具有編程開發(fā)經(jīng)驗，想要轉(zhuǎn)行從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人員；具有編程開發(fā)經(jīng)驗，想要將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于實踐的在職人員。

為什么選擇教育培訓網(wǎng)線上云計算大數(shù)據(jù)培訓班課，課程有哪些優(yōu)勢？

1、課程重磅升級，技術(shù)熱點全覆蓋

本次升級新增當下大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)熱點，使課程更全涵蓋大數(shù)據(jù)體系中的技術(shù)點，包括但不限于Linux、Zookeeper、Hadoop、Yarn、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala、Hue、Oozie、Storm、kafka、Spark、Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Sqoop、Flume、CDH、Scala、Hbase等，將離線數(shù)據(jù)分析、實時數(shù)據(jù)分析和內(nèi)存數(shù)據(jù)計算中的技術(shù)點全面覆蓋

2、原理講解深入淺出，通俗易懂

將晦澀難懂的理論以通俗易懂的方式進行講解，然后通過深入分析源碼讓學員深入理解其內(nèi)在原理，在照顧基礎(chǔ)薄弱學習者的同時又融入核心技術(shù)點加以實戰(zhàn)，即夯實了基礎(chǔ)又快速儲備了豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗

3、實戰(zhàn)項目/案例貫穿始終、邊學邊練、及時強化

此課程涵蓋網(wǎng)站點擊流日志分析系統(tǒng)、統(tǒng)一監(jiān)控告警系統(tǒng)、用戶畫像、Flume 實戰(zhàn)案例、Azkaban實戰(zhàn)案例、Hbase實戰(zhàn)案例和Hbase整合讀寫數(shù)據(jù)等源于企業(yè)中的真實項目和案例，以項目/案例驅(qū)動教學，將真實實例貫穿到知識點中，學中練、練中學、及時訓練、及時強化，讓學習者更快掌握大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)技術(shù)

參加完教育培訓網(wǎng)的線上云計算大數(shù)據(jù)培訓班能勝任什么工作崗位？

學習完本課程可以能夠進入企業(yè)勝任大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)開發(fā)（包括大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)運維工程師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師），大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)，大數(shù)據(jù)分析等等大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作。

基礎(chǔ)進階：教育培訓網(wǎng)線上云計算大數(shù)據(jù)培訓班課程大綱：

階段一 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)增強

本階段重點講解 Linux 操作基礎(chǔ)、 Shell 編程、 Zookeeper 集群和 hadoop 集群環(huán)境準備等內(nèi)容，可以幫助沒有 Linux 基礎(chǔ) 或者 Linux 基礎(chǔ)薄弱的學員，達到熟練使用 Linux、熟練安裝 Linux 上的軟件，熟悉負載均衡、高可靠等集群相關(guān)概念，搭建 互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)、高可靠的服務(wù)架構(gòu)，為大數(shù)據(jù)內(nèi)容的深入學習做好充足的準備。

第一章: 就業(yè)課(2.0)-基礎(chǔ)鞏固
1-1 linux操作基礎(chǔ) 此章節(jié)課免費試學
1-2 shell編程
1-3 hadoop集群環(huán)境準備
1-4 zookeeper集群
1-5 網(wǎng)絡(luò)編程與總結(jié)

第二章: 就業(yè)課(2.0)-JVM優(yōu)化(上)
2-1 JVM優(yōu)化1

第三章: 就業(yè)課(2.0)-JVM優(yōu)化(中)
3-1 JVM優(yōu)化2

第四章: 就業(yè)課(2.0)-JVM優(yōu)化(下)
4-1 JVM優(yōu)化3

階段二 大數(shù)據(jù) Hadoop 離線分布式系統(tǒng)

大數(shù)據(jù) Hadoop 離線分布式系統(tǒng)

第一章: 就業(yè)課(2.0)-hadoop環(huán)境搭建2.0
1-1 hadoop源生集群搭建
1-2 CDH版本集群搭建

第二章: 就業(yè)課(2.0)-hdfs
2-1 hdfs入門免費試學
2-2 hdfs深入

第三章: 就業(yè)課(2.0)-mapreduce
3-1 mapreduce入門
3-2 mapreduce深入學習
3-3 mapreduce高級

第四章: 就業(yè)課(2.0)-yarn
4-1 yarn

第五章: 就業(yè)課(2.0)-hive
5-1 hive安裝
5-2 hive基本操作免費試學
5-3 hive高級用法
5-4 hive調(diào)優(yōu)

第六章: 就業(yè)課(2.0)-輔助系統(tǒng)工具
6-1 flume
6-2 azkaban調(diào)度
6-3 sqoop

第七章: 就業(yè)課(2.0)-網(wǎng)站點擊流項目
7-1 網(wǎng)站點擊流項目(上)
7-2 網(wǎng)站點擊流項目(下)

第八章: 就業(yè)課(2.0)-impala
8-1 IMPALA

9-1 HUE

第十章: 就業(yè)課(2.0)-oozie
10-1 OOZIE

階段三 大數(shù)據(jù) Storm 實時計算系統(tǒng)

本階段通過全面 Storm 內(nèi)部機制、原理以及 strom 實時看板案例的深入講解和練習，讓學習者能夠擁有完整項目開發(fā)思路和架構(gòu)設(shè)計，掌握從數(shù)據(jù)采集到實時計算到數(shù)據(jù)存儲再到前臺展示的編程能力。

第一章: 就業(yè)課(2.0)-kafka消息隊列
1-1 kafka消息隊列

第二章: 就業(yè)課(2.0)-storm編程
2-1 storm編程免費試學
2-2 storm實時看板案例
2-3 storm高級應(yīng)用

階段四 大數(shù)據(jù) Storm 項目實戰(zhàn)

實時采集線上業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志，對接 Storm 流式計算平臺實時分析，出現(xiàn)異常信息，調(diào)用告警業(yè)務(wù)通知相關(guān)負責人，達到監(jiān) 控業(yè)務(wù)系統(tǒng)運行的功能，基于日志進行監(jiān)控，監(jiān)控需要一定規(guī)則，對觸發(fā)監(jiān)控規(guī)則的日志信息通過短信和郵件進行告警。

第一章: 就業(yè)課(2.0)-storm 項目開發(fā)
1-1 storm日志告警
1-2 storm路由器項目開發(fā)

階段五 大數(shù)據(jù) Spark 內(nèi)存計算系統(tǒng)

Spark 可以用于批處理、交互式查詢（Spark SQL） 和實時流處理（Spark Streaming） 等相關(guān)內(nèi)容，本階段通過講解 Spark 一站式處理框架，讓學習者掌握 Spark 相關(guān)的開發(fā)技術(shù)，達到能夠勝任 Spark 相關(guān)工作的能力。

第一章: 就業(yè)課（2.0）-scala
1-1 Scala基礎(chǔ)語法
1-2 Scala中面向?qū)ο缶幊?br />1-3 Scala中的模式匹配
1-4 Scala中的actor介紹
1-5 Actor實戰(zhàn)
1-6 Scala中的高階函數(shù)
1-7 隱式轉(zhuǎn)換和隱式參數(shù)
1-8 Akka通信框架
1-9 Akka編程實戰(zhàn)

第二章: 就業(yè)課（2.0）-spark入門
2-1 Spark概述
2-2 Spark集群安裝
2-3 Spark HA高可用部署
2-4 Spark程序

第三章: 就業(yè)課（2.0）-sparkRDD
3-1 RDD概述
3-2 創(chuàng)建RDD
3-3 RDD常用的算子操作
3-4 RDD的依賴關(guān)系
3-5 RDD的緩存機制
3-6 DAG的生成

第四章: 就業(yè)課（2.0）-sparkSQL
4-1 spark檢查點
4-2 Spark SQL概述
4-3 Dataframe介紹以及與RDD對比
4-4 Dataframe常用操作
4-5 DataSet的介紹
4-6 以編程方式執(zhí)行Spark SQL查詢
4-7 Spark on Yarn介紹

第五章: 就業(yè)課（2.0）-sparkStreaming
5-1 sparkStreaming概述
5-2 Spark Streaming原理
5-3 DStream相關(guān)操作
5-4 Dstream操作實戰(zhàn)
5-5 sparkStreaming整合flume實戰(zhàn)
5-6 sparkStreaming整合kafka實戰(zhàn)

第六章: 就業(yè)課（2.0）-hbase
6-1 hbase簡介
6-2 hbase部署
6-3 hbase基本操作
6-4 hbase的過濾器
6-5 hbase原理
6-6 hbase高級

階段六 大數(shù)據(jù) Spark 項目實戰(zhàn)

用戶畫像是根據(jù)用戶基本屬性、社會屬性、生活習慣和消費行業(yè)等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。構(gòu)建用戶畫像 的核心工作即是給用戶貼“標簽”，而標簽是通過對用戶信息分析而來的高度精煉的特征標識。

第一章: 就業(yè)課（2.0）-用戶畫像
1-1 用戶畫像概述
1-2 用戶畫像建模
1-3 用戶畫像環(huán)境
1-4 用戶畫像開發(fā)
1-5 hive整合hbase
1-6 hbase集成phoenix
1-7 項目可視化

階段七 大數(shù)據(jù) flink 實時計算系統(tǒng)

大數(shù)據(jù) flink 實時計算系統(tǒng)

第一章: flink入門
1-1 flink引入
1-2 flink簡介
1-3 flink特性
1-4 flink安裝
1-5 jobmanager的web頁面
1-6 flink的restapi
1-7 flink的高可用HA搭建
1-8 flink運行wordcount
1-9 flink on yarn
1-10 flink離線api

第二章: flink進階
2-1 flink 編程

第三章: Flink-電商項目（新）
3-1 項目背景與介紹
3-2 上報服務(wù)代碼
3-3 flink實時流處理環(huán)境配置
3-4 業(yè)務(wù)1：頻道實時熱熱點統(tǒng)計分析
3-5 業(yè)務(wù)2：頻道的PVUV分析
3-6 業(yè)務(wù)3：頻道的新鮮度分析
3-7 業(yè)務(wù)4：頻道的地域分析
3-8 業(yè)務(wù)5：用戶上網(wǎng)類型分析
3-9 業(yè)務(wù)6：用戶瀏覽器類型分析
3-10 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同步系統(tǒng)開發(fā)

階段八 機器學習 (拓展課程)

機器學習 (拓展課程)

第一章: 就業(yè)課(2.0)-機器學習入門

1-1 機器學習概念入門
1-2 機器學習數(shù)學基礎(chǔ)

第二章: 就業(yè)課(2.0)-機器學習語言基礎(chǔ)之Python語言
2-1 機器學習語言基礎(chǔ)之Python語言(上)免費試學
2-2 機器學習語言基礎(chǔ)之Python語言(下)

第三章: 就業(yè)課(2.0)-Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)
3-1 Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)(上)
3-2 Python數(shù)據(jù)分析庫實戰(zhàn)(下)

第四章: 就業(yè)課(2.0)-用戶標簽預(yù)測項目實戰(zhàn)
4-1 用戶畫像標簽預(yù)測實戰(zhàn)
4-2 集成學習算法
4-3 數(shù)據(jù)挖掘項目:構(gòu)建人才(用戶)流失模型

第五章: 就業(yè)課(2.0)-推薦系統(tǒng)
5-1 推薦系統(tǒng)入門
5-2 推薦案例實戰(zhàn)(上)
5-3 推薦案例實戰(zhàn)(下)

第六章: 就業(yè)課(2.0)-CTR點擊率預(yù)估實戰(zhàn)
6-1 CTR點擊率預(yù)估實戰(zhàn)
第七章: 就業(yè)課(2.0)-機器學習面試必備
7-1 機器學習面試必備

985大學 211大學 全國院校對比 專升本