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石家莊新華區(qū)中山西路達(dá)內(nèi)教育
全國(guó)統(tǒng)一學(xué)習(xí)專線 8:30-21:00
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石家莊大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)哪家口碑好?

發(fā)布時(shí)間:2022-11-15 10:54:03來(lái)源:尚訓(xùn)網(wǎng)綜合


大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程通過(guò)線上線下、直播錄播與平臺(tái)結(jié)合的方式,讓您在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)編程、數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)算法上獲得全面提升:從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析理論方法到需備的數(shù)據(jù)分析算法,再到流行的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以及基于Python的數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言,直至?xí)r下熱門的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。
大數(shù)據(jù)為什么這么火?
  • 01

    人才緊缺

    未來(lái)3至5年,中國(guó)需要150萬(wàn)左右的大數(shù)據(jù)相關(guān)人才,目前大數(shù)據(jù)從業(yè)人數(shù)不足50萬(wàn),市場(chǎng)需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)得不到滿足。

  • 02

    高薪納賢

    2018年大數(shù)據(jù)行業(yè)起薪突破20萬(wàn)每年,比互聯(lián)網(wǎng)普通技術(shù)開(kāi)發(fā)人員多出1.34倍,且招聘人數(shù)擴(kuò)大為7.8倍。

  • 03

    行業(yè)需求

    大數(shù)據(jù)對(duì)接金融、電商、醫(yī)療、新零售、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通和能源等行業(yè),人才需求量持續(xù)擴(kuò)大。

  • 04

    一將難求

    前有萬(wàn)達(dá)集團(tuán)60萬(wàn)年薪聘請(qǐng)大數(shù)據(jù)人才,后有大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生20w年薪就職,大數(shù)據(jù)人才“重金難覓”

大數(shù)據(jù)分析師適合人群
  • 1.各行業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員

  • 2.在校數(shù)學(xué),計(jì)算機(jī),統(tǒng)計(jì)等教師和學(xué)生

  • 3.經(jīng)濟(jì),醫(yī)學(xué),生物研究等院科研人員

  • 4.數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘興趣愛(ài)好者及轉(zhuǎn)行人士

大數(shù)據(jù)課程特色
  • 1

    全棧式技術(shù)覆蓋

  • 2

    原理級(jí)深度講解

  • 3

    企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

  • 4

    真實(shí)云開(kāi)發(fā)環(huán)境

達(dá)內(nèi)教學(xué)環(huán)境
達(dá)內(nèi)相關(guān)介紹

達(dá)內(nèi)時(shí)代科技集團(tuán)成人類課程方向:Java企業(yè)級(jí)應(yīng)用軟件工程師、Java互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)軟件工程師、Java大數(shù)據(jù)工程師、Web前端開(kāi)發(fā)工程師、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維與網(wǎng)絡(luò)安全、Linux云計(jì)算工程師、Python 人工智能軟件工程師、國(guó)際嵌入式軟件工程師、C++國(guó)際軟件工程師、PHP/web.3.0互聯(lián)網(wǎng)工程師、國(guó)際軟件測(cè)試工程師、Android軟件工程師、IOS軟件工程師、.NET軟件工程師、全鏈路UI設(shè)計(jì)師、商業(yè)插畫、商業(yè)視覺(jué)設(shè)計(jì)課程、產(chǎn)品級(jí)UED交互設(shè)計(jì)師、全棧式CAD設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品經(jīng)理、VR開(kāi)發(fā)工程師、VR次世代模型師、高級(jí)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷師、新電商運(yùn)營(yíng)官、企業(yè)級(jí)影視視效、人力資源經(jīng)理人課程、總賬會(huì)計(jì)課程 。


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石家莊達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)

大數(shù)據(jù)發(fā)展到今天,已經(jīng)是越來(lái)越成熟,無(wú)論是大型互聯(lián)網(wǎng)公司,還是小型的創(chuàng)業(yè)公司,都能看見(jiàn)大數(shù)據(jù)的身影。那么,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須掌握哪些核心技術(shù)呢?

一、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集就是將這些包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)等各種來(lái)源的數(shù)據(jù),寫入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,把零散的數(shù)據(jù)整合在一起,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。

Flume NG作為實(shí)時(shí)日志收集系統(tǒng),支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù),同時(shí),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接收方(比如文本,HDFS,Hbase等)。

NDC,Netease Data Canal,直譯為網(wǎng)易數(shù)據(jù)運(yùn)河系統(tǒng),是網(wǎng)易針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)遷移、同步和訂閱的平臺(tái)化解決方案。

Logstash是開(kāi)源的服務(wù)器端數(shù)據(jù)處理管道,能夠同時(shí)從多個(gè)來(lái)源采集數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到您較喜歡的 “存儲(chǔ)庫(kù)” 中。

Sqoop,用來(lái)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相互轉(zhuǎn)移的工具,可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(例如Mysql、Oracle)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中,也可以將Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(例如Mysql、Oracle)中。

Strom集群結(jié)構(gòu)是有一個(gè)主節(jié)點(diǎn)(nimbus)和多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)(supervisor)組成的主從結(jié)構(gòu),主節(jié)點(diǎn)通過(guò)配置靜態(tài)指定或者在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)選舉,nimbus與supervisor都是Storm提供的后臺(tái)守護(hù)進(jìn)程,之間的通信是結(jié)合Zookeeper的狀態(tài)變更通知和監(jiān)控通知來(lái)處理。

Zookeeper是一個(gè)分布式的,開(kāi)放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù),提供數(shù)據(jù)同步服務(wù)。

二、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

Hadoop作為一個(gè)開(kāi)源的框架,專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì),HDFS作為其核心的存儲(chǔ)引擎,已被廣泛用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

HBase,是一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù),可以認(rèn)為是hdfs的封裝,本質(zhì)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

Phoenix,相當(dāng)于一個(gè)Java中間件,幫助開(kāi)發(fā)工程師能夠像使用JDBC訪問(wèn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣訪問(wèn)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase。

Yarn是一種Hadoop資源管理器,可為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度,它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和數(shù)據(jù)共享等方面帶來(lái)了巨大好處。

Mesos是一款開(kāi)源的集群管理軟件,支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等應(yīng)用架構(gòu)。

Redis是一種速度非常快的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),可以存儲(chǔ)鍵與5種不同類型的值之間的映射,可以將存儲(chǔ)在內(nèi)存的鍵值對(duì)數(shù)據(jù)持久化到硬盤中,使用復(fù)制特性來(lái)擴(kuò)展性能,還可以使用客戶端分片來(lái)擴(kuò)展寫性能。

Atlas是一個(gè)位于應(yīng)用程序與MySQL之間的中間件。

Kudu是圍繞Hadoop生態(tài)圈建立的存儲(chǔ)引擎,Kudu擁有和Hadoop生態(tài)圈共同的設(shè)計(jì)理念,它運(yùn)行在普通的服務(wù)器上、可分布式規(guī)?;渴?、并且滿足工業(yè)界的高可用要求。

三、數(shù)據(jù)清洗

MapReduce作為Hadoop的查詢引擎,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算,”Map(映射)”和”Reduce(歸約)”,是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會(huì)分布式并行編程的情況下,將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)中。

隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的增多,需要進(jìn)行訓(xùn)練和清洗的數(shù)據(jù)會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜,這個(gè)時(shí)候就需要任務(wù)調(diào)度系統(tǒng),比如oozie或者azkaban,對(duì)關(guān)鍵任務(wù)進(jìn)行調(diào)度和監(jiān)控。

四、數(shù)據(jù)查詢分析

Hive的核心工作就是把SQL語(yǔ)句翻譯成MR程序,可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表,并提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Hive是為大數(shù)據(jù)批量處理而生的,Hive的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(MySql、Oracle)在大數(shù)據(jù)處理上的瓶頸

Impala是對(duì)Hive的一個(gè)補(bǔ)充,可以實(shí)現(xiàn)的SQL查詢。使用Impala來(lái)實(shí)現(xiàn)SQL on Hadoop,用來(lái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢分析。

Spark擁有Hadoop MapReduce所具有的特點(diǎn),它將Job中間輸出結(jié)果保存在內(nèi)存中,從而不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集,除了能夠提供交互式查詢外,它還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載

Nutch 是一個(gè)開(kāi)源Java 實(shí)現(xiàn)的搜索引擎。它提供了我們運(yùn)行自己的搜索引擎所需的全部工具,包括全文搜索和Web爬蟲。

Solr用Java編寫、運(yùn)行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一個(gè)獨(dú)立的企業(yè)級(jí)搜索應(yīng)用的全文搜索服務(wù)器。

Elasticsearch是一個(gè)開(kāi)源的全文搜索引擎,基于Lucene的搜索服務(wù)器,可以的儲(chǔ)存、搜索和分析海量的數(shù)據(jù)。

五、數(shù)據(jù)可視化

對(duì)接一些BI平臺(tái),將分析得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,用于指導(dǎo)決策服務(wù)。主流的BI平臺(tái)比如,國(guó)外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等,國(guó)內(nèi)的SmallBI和新興的網(wǎng)易有數(shù)等。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜,每年都會(huì)涌現(xiàn)出大量新的技術(shù),目前大數(shù)據(jù)行業(yè)所涉及到的核心技術(shù)主要就是:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢分析和數(shù)據(jù)可視化。

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