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北京海淀魏公村達(dá)內(nèi)IT教育培訓(xùn)
全國統(tǒng)一學(xué)習(xí)專線 8:30-21:00
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北京達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)怎么樣

發(fā)布時間:2022-07-01 16:39:26來源:有考培訓(xùn)網(wǎng)綜合

隨著信息技術(shù)和人類生存生活交匯融合,國際數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)增長、海量集聚的特點(diǎn),對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會治理、國家管理、人民生活都產(chǎn)生巨大的影響。大數(shù)據(jù)時代,國家競爭力將部分體現(xiàn)為一國擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模、活性以及該國解釋、運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力,而國家數(shù)據(jù)主權(quán)體現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的占用和控制。因此,大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)主權(quán)成為另一個大國博弈的空間。
 
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師應(yīng)掌握的技術(shù)
01
SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架整合而成,常作為數(shù)據(jù)源較簡單的web項(xiàng)目的框架。大數(shù)據(jù)開發(fā)需分別掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三種框架的同時,再使用SSM進(jìn)行整合操作。
02
Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用上的目的是通過海杜普的并行加載機(jī)制來結(jié)合線上和離線的消息處理,通過集群來提供實(shí)時的消息。大數(shù)據(jù)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)。
達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)有什么優(yōu)勢
優(yōu)勢一
培訓(xùn)界內(nèi)較早提供大數(shù)據(jù)云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境的機(jī)構(gòu)。
01
優(yōu)勢二
隨時隨地的練習(xí),便于師生交流。
02
優(yōu)勢三
提前體驗(yàn)云環(huán)境,為云越來越普遍的趨勢提前積累經(jīng)驗(yàn)。
03
優(yōu)勢四
避免項(xiàng)目,數(shù)據(jù)等的丟失。
04
課程詳情
課程階段 學(xué)習(xí)內(nèi)容 階段項(xiàng)目 學(xué)習(xí)目標(biāo)
Javase階段 Java基礎(chǔ)
Java增強(qiáng)
入門 Java簡介、Java基本語法、面向?qū)ο?、API(一)、API(二)、API(三)、API(四)、jvm參數(shù)、JDK8的部分特性、Git版本控制。
JavaWeb階段 Java
Web
Easymall項(xiàng)目 XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表達(dá)式 /JSTL標(biāo)簽、MVC設(shè)計模式/三層架構(gòu)、過濾器/監(jiān)聽器、JavaWeb高級開發(fā)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫高級開發(fā)技術(shù)、EasyMall項(xiàng)目開發(fā)。
JAVAEE框架階段 JAVAEE框架 EasyMall項(xiàng)目 Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall項(xiàng)目重構(gòu)及開發(fā)、Springboot、SpringBoot重構(gòu)EasyMall項(xiàng)目。
互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)階段 互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu) EasyMall 項(xiàng)目
EasyMall 項(xiàng)目、Redis 與 SpringBoot 整合、Mycat 與 SpringBoot 整合、Rabbitmq 與 SpringBoot、Lucene、ES 與 SpringBoot 整合、爬蟲、Ngnix、Easymall 項(xiàng)目整合、SpringCloud 微服務(wù)整合。
大數(shù)據(jù)框架階段 大數(shù)據(jù)框架 Zebra項(xiàng)目
網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目
大數(shù)據(jù)java加強(qiáng)、Linux、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra項(xiàng)目、Storm、Kafka、分布式編程思想、網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目、SCALA、SPARK、推薦系統(tǒng)項(xiàng)目、Python語言及爬蟲、數(shù)據(jù)可視化。
數(shù)據(jù)挖掘階段 數(shù)據(jù)挖掘
機(jī)器學(xué)習(xí)算法
電商用戶畫像
推薦系統(tǒng)項(xiàng)目
統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、R語言基礎(chǔ) 、回歸模型、正則化模型、決策樹模型、判別模型、集成模型、聚類模型、貝葉斯模型、SVM模型、推薦系統(tǒng)模型。
校區(qū)環(huán)境
教室
少兒主題教室
書架
 
機(jī)構(gòu)介紹

達(dá)內(nèi)教育集團(tuán)成立于2002年,是一家由留學(xué)海歸創(chuàng)辦的職業(yè)教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu),是中國人才培養(yǎng)平臺、人才輸送平臺。達(dá)內(nèi)教育集團(tuán)2014年4月3日在美國成功上市,融資1億美金,成為中國赴美國上市的職業(yè)教育公司,成立至今,已形成高等培訓(xùn)、高級人才、青少培訓(xùn)、高等軟件為一體的多元化、綜合性的職業(yè)教育及人才服務(wù)品牌。達(dá)內(nèi)集團(tuán)憑借技術(shù)研發(fā)實(shí)力、過硬的教學(xué)質(zhì)量、成熟的就業(yè)服務(wù)團(tuán)隊,為學(xué)員提供強(qiáng)大的職業(yè)競爭力,在用人企業(yè)中樹立了良好的口碑。


事實(shí)上,大數(shù)據(jù)分析的使用人群主要有兩大類,一是大數(shù)據(jù)分析,他們懂系統(tǒng)、懂語言,另外還有一類就是普通用戶,為了增加普通用戶也能看懂分析出來的結(jié)論、清楚變量間的關(guān)系,得輸出一個可視化的結(jié)論,因?yàn)榭梢暬治瞿芤灾庇^的方式呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的各自特點(diǎn)。那么,北京達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)怎么樣?

北京達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)正規(guī)嗎?

北京達(dá)內(nèi)教育隸屬于加拿大達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán),于2002年成立 ,是達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán)直屬學(xué)院。學(xué)院成立旨在建立軟件高級人才培養(yǎng)的通道,促進(jìn)我國信息產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。依托達(dá)內(nèi)集團(tuán)國內(nèi)持平的課程體系(TTS6.0),雄厚的師資力量,廣闊的就業(yè)平臺,迄今為止已與國內(nèi)上萬家IT企業(yè)進(jìn)行人才輸送合作。作為國內(nèi)IT培訓(xùn)的實(shí)力品牌,達(dá)內(nèi)集團(tuán)的每一名員工都以"幫助每一個學(xué)員成就夢想"為己任,也正因?yàn)檫_(dá)內(nèi)人的執(zhí)著與努力,達(dá)內(nèi)堅持為社會輸送合格人才,為中國IT行業(yè)的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。

大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)什么

1.可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析,同時還有普通用戶,但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析較基本的要求就是可視化分析,因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn),同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明了。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法,各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn),也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘出公認(rèn)的價值。另外一個方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更的處理大數(shù)據(jù),如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論,那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。

3.預(yù)測性分析能力

大數(shù)據(jù)分析較終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析,從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn),通過科學(xué)的建立模型,之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù),從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

4.語義引擎

大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘,可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語義,分析,判斷用戶需求,從而實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理,無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,都能夠增析結(jié)果的真實(shí)和有價值。 大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面,當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話,還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析。

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