长春有大数据的培训班么?大数据的课都讲什么内容?
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中-软-卓-越的课程如下,给你参考
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
大数据分析的几个方面:
1、可视化分析:可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。
3、预测性分析:从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,从而预测未来的数据。
4、语义引擎:需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理:能够保证分析结果的真实性
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
大数据分析的几个方面:
1、可视化分析:可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。
3、预测性分析:从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,从而预测未来的数据。
4、语义引擎:需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理:能够保证分析结果的真实性
2016-12-19
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基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
大数据分析的几个方面:
1、可视化分析:可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。
3、预测性分析:从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,从而预测未来的数据。
4、语义引擎:需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理:能够保证分析结果的真实性
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