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深圳大数据培训机构哪家好?

深圳大数据培训机构哪家好?
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价格 面议
起批量 ≥ 1件
供应商 北京千锋互联科技有限公司深圳宝安分公司
所在地 广东深圳市宝安区宝安大道5010号深圳西部硅谷B座A区605
深圳千锋教育

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“深圳大数据培训机构哪家好?”详细信息

深圳大数据培训机构哪家好?

基本参数
联系人
深圳千锋教育
手机
13371496642
面向地区
产品名称
免费试学,推荐就业
关键词
深圳大数据培训机构,深圳大数据培训,大数据培训,培训
微信号
szqf888168
培训方式
线下
  深圳大数据培训机构哪家好?到千锋教育学习就对了!不管是现在,还是在未来很长的时间内,IT行业都将处于互联网的位置,市场和企业对于IT人才素质的要求将更加严格,更加面向现实需求和未来规划。
  ,注重的是IT人才的知识和项目操作能力。IT行业涉猎领域极广,尤其在现在这个时代,必将大范围覆盖制造、服务、金融、石化等各个时代;
  其次,IT人才的培养中要求IT成员具有创新精神和团队合作意识,时刻把握科技发展动向,不断提升自我能力,与团队多交流,共同发展进步。
  第三,IT人才提升自身综合素质,个人综合素质决定了其今后发展的方向和前景。
  在IT行业中,大数据逐渐展露头角,受到很多人的关注和学习,而千锋大数据培训班正是为培养IT人才而生。
  具体技术学习路线如下:
  阶段Java语言基础阶段
  1.1Java编程语言基本概述
  1.2Java基础语法
  1.3面向对象编程
  1.4面向对象编程
  1.5Java中的常用类库
  1.6枚举和异常类
  1.7Java数据结构和集合框架泛型
  1.8Java中的IO流
  1.9Java中的多线程
  1.10Java中网络编程和反射
  1.11Java8新特性
  1.12Java基础加强
  第二阶段Linux系统&Hadoop生态体系
  01Linux入门
  02常用基本命令
  03系统管理
  04Linux操作增强
  05Linuxshell编程
  06Hadoop生态
  07分布式系统概述
  08Hadoop入门
  09Hadoop伪分布式
  10Hadoop全分布式
  11HDFS基本概念
  12HDFS的应用开发
  13HDFS的IO流操作
  14NameNode工作机制
  15DataNode工作机制
  16Zookeeper入门
  17Zookeeper详解
  18HA框架原理
  19Hadoop-HA集群配置
  20MapReduce框架原理
  21Shuffle机制
  22Mapreduce案例一
  23Mapreduce案例二
  24Hive入门
  25HiveDDL数据定义
  26Hive分区表
  27Hive分桶表
  28Hive查询
  29Hive的查询Join与排序
  30Hive的函数
  31HiveDML数据管理
  32Hive文件存储
  33Hive企业级调优
  34Hive企业级调优二
  35Hive企业级项目实战
  36Flume详解
  37Sqoop详解
  38Hbase概念
  39Hbase的操作
  40Hbase整合
  41Hbase的实战和优化
  第三阶段分布式计算框架
  3.1scala
  3.2SparkCore
  3.3SparkSQL
  3.4SparkStreaming
  3.5kafka
  3.6ElasticSearch
  3.7Logstash
  3.8Kibana
  3.9Kibana
  第四阶段大数据实战项目
  4.1互金领域-广告投放
  项目介绍:构建广告投放平台,进行广告投放业务,吸引潜在客户,推广产品,包含投放微服务平台、竞价模块、客户群体画像、千人千面推荐产品。
  4.2电商平台
  项目介绍:埋点业务,进行用户细分画像、建立信用体系、进行线上各类活动。
  4.3共享单车
  项目介绍:依据用户行为轨迹构成出行规律,根据用户群体出行规律、区域情况等动态调度用车情况。
  4.4工业大数据
  项目介绍:国家电网_省级输/变电监控项目:监控线路的传感设备,确保设备安全、降低故障成本,动态监控线路、变电站二次设备工作情况、报警自动化。
  4.5交通
  项目介绍:贵州交通厅,交通离线/实时监控项目:通过交通卡口采集实时数据,动态监控全省各道路通行和事故状况,避免拥堵、避免交通事故、测速、防止套牌和提供便捷佳出行方案、预测拥堵系数,为各级提供优道路规划方案。
  4.6旅游
  项目介绍:安顺智慧旅游,整合各类旅游相关应用系统及信息资源,在公安、交通、工商等相关领域实现信息共享、协同合作,共同打造良性的旅游云生态系统。
  4.7医疗
  项目介绍:某市人民医院,随着老年化的持续增加,患病率越来越高。增加大数据平台,采集医疗相关数据,提高诊断的准确性,预防一些疾病的发生,监控相关病情康复进展,真正实现解决看病难,降低发病率等。
  第五阶段大数据分析
  5.1DataAnalyze数据分析基础
  5.2工作环境准备
  5.3数据可视化的概念与准则
  5.4Python机器学习
  5.5选择模型
  5.6构建树的过程
  5.7网格搜索
  5.8sklearn中有三类朴素贝叶斯算法
  5.9颜色特征
  5.10手写数字识别
  5.11文本的基本组成
  5.12文本的基本组成
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