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移动互联网出现后,移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知IPHONE有3个传感器,三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据,这些数据被某些公司所有拥有,形成用户大量行为数据。 一些数据的记录是以模拟形式存在,或者以数据形式存在,但是存贮在本地,不是公开数据资源,没有开放给互联网用户,例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大,并且共享到了互联网上,面对所有互联网用户,其数量之大是前所未有。
STEP1:JavaEE
STEP2: Hadoop
STEP3: Spark
STEP4: Python数据处理技术
STEP5: 项目实践
STEP6: 大数据系统管理优化
在工作内容上,数据分析的工作偏重对业务层面的理解,能够结合具体的业务和已有的数据,给出自己有力的观点,给到业务决策的支持。数据挖掘的工作偏重系统工程,通过历史数据样本召回、数据特征工程和模型算法,对未来结果预测。所以在工作内容上两者的差别也是比较巨大,但又有联系。举个例子,在公司做数据分析师的阶段,日常的工作是整理网站流量趋势变化的报表,如果流量上涨或者下跌要能够分析这其中的原因是什么,可能是业务方有营销活动的动作,也有可能是系统层面的数据问题。而在公司做数据挖掘的平时工作就在某一个小点上,如果利用数据挖掘来预测明天可能有哪些用户会来登陆。
可胜任初级Java工程师的工作需求
1.掌握JavaEE核心技术
2.能够使用MySQL操作和管理数据
3.掌握Java SSM框架的使用
4.能够完成Java Web项目
可胜任初级大数据离线处理工作
1.掌握Hadoop平台核心技术
2.掌握Hive开发
3.掌握HBase开发
4.掌握离线项目开发所需技能
可胜任Spark开发工作
1.掌握Scala基本编程
2.掌握Spark架构基本内容及原理
3.掌握Spark开发及使用
4.解Spark机器学习
可胜任Python爬虫工程师工作
1.掌握Python基本使用
2.掌握Python核心库的使用
3.掌握Python爬虫
4.掌握Python简单数据分析
可胜任大数据开发工程师工作
1.掌握大数据项目开发的基本流程
2.掌握项目开发的具体实现方法。
可胜任中级大数据开发工程师的需求
1.掌握大数据高可用集群管理
2.理解并掌握系统的安全性、授权及审计、数据保护等技能