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上海浦東新區(qū)達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
全國(guó)統(tǒng)一學(xué)習(xí)專線 8:30-21:00
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上海浦東大數(shù)據(jù)課程哪家效果不錯(cuò)

發(fā)布時(shí)間:2022-09-06 10:11:24來源:勵(lì)普教育綜合

大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐雜,基礎(chǔ)技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、多模式計(jì)算、多模態(tài)計(jì)算、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的層面。對(duì)于基礎(chǔ)差學(xué)習(xí)者,我們的建議是,應(yīng)用切入、以點(diǎn)帶面,先從一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用領(lǐng)域需求,搞定一個(gè)一個(gè)技術(shù)點(diǎn),有一定功底之后,再舉一反三橫向擴(kuò)展,建立起完善的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)體系。
提供大數(shù)據(jù)云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境
1
處理海量數(shù)據(jù)

20臺(tái)集群規(guī)模,分布式架構(gòu)處理大數(shù)據(jù);

2
任務(wù)詳情

詳細(xì)清楚地監(jiān)控各項(xiàng)任務(wù)的進(jìn)展情況;

3
硬件監(jiān)控

監(jiān)控ECS、RDS和SLB等各種云服務(wù)資源;

4
負(fù)載均衡

多臺(tái)云主機(jī)間實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序流量的自動(dòng)分配;

5
業(yè)內(nèi)較早

較早提供大數(shù)據(jù)云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境的機(jī)構(gòu);

6
積累經(jīng)驗(yàn)

使用云環(huán)境,畢業(yè)享有1-2年項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程三大優(yōu)勢(shì)
  • JavaEE深度開發(fā)

    達(dá)內(nèi)Java大數(shù)據(jù)課程不僅要讓學(xué)生掌握如何使用框架開發(fā)系統(tǒng),而且要深入框架內(nèi)部源代碼,這樣的做法為學(xué)生后續(xù)在企業(yè)通往架構(gòu)師的道路做了很好的鋪墊,學(xué)生可以更加自信的進(jìn)入企業(yè)工作。

  • 互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

    達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程體系在互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)方面涉及比較全面,既有負(fù)載均衡Nginx,也有基于搜索Solr,緩存Redis等。當(dāng)學(xué)習(xí)完這些課程以后,已經(jīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)有一定實(shí)操和熟練。

  • 大數(shù)據(jù)開發(fā)

    注重底層的學(xué)習(xí),在學(xué)習(xí)hadoop之前,要先掌握NIO,RPC,AVRO等內(nèi)容。同時(shí)還注重上層應(yīng)用。既有基于電信的zebra項(xiàng)目,也有基于電商的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目讓學(xué)生通過大數(shù)據(jù)階段的學(xué)習(xí)。

達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容
 
Java基礎(chǔ)階段
教師互動(dòng)授課
主要是講述一些Java方面的知識(shí),大數(shù)據(jù)是Java衍生來的,所以想要學(xué)好大數(shù)據(jù)必須先學(xué)習(xí)Java。
JavaEE框架架構(gòu)
錯(cuò)題追蹤復(fù)習(xí)
主要是Java WEB、JavaEE框架及架構(gòu)、Easymall電商項(xiàng)目,通過這個(gè)階段的學(xué)習(xí)可以成為JAVAEE開發(fā)工程師/JAVAEE互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)師。
大數(shù)據(jù)框架
學(xué)生當(dāng)堂練習(xí)
主要學(xué)大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)離線分析、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算等,可成為:大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師/Hadoop開發(fā)工程師/ETL工程師等崗位。
算法數(shù)據(jù)分析
不懂就問
主要學(xué)習(xí)算法、R語(yǔ)言 、數(shù)據(jù)挖掘分析、電商用戶畫像、推薦系統(tǒng)項(xiàng)目等,可成為算法工程師/數(shù)據(jù)挖掘工程師機(jī)械學(xué)習(xí)工程師/數(shù)據(jù)科學(xué)家等工程師。
達(dá)內(nèi)介紹
楊憶菲
陳子樞

實(shí)戰(zhàn)講師

15年軟件開發(fā)、管理,3年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。具有非常豐富的物流、電力多個(gè)行業(yè)軟件開發(fā)管理和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。
周李煜
趙棟

課程講師

從事多年的軟件開發(fā)工作,曾經(jīng)擔(dān)任過高級(jí)軟件架構(gòu)師,精通JavaEE方面的框架。
達(dá)內(nèi)環(huán)境展示
教室
少兒主題教室
書架
 

上海浦東大數(shù)據(jù)課程哪家效果不錯(cuò)?達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程體系在互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)方面涉及比較全面,既有負(fù)載均衡Nginx,也有基于搜索Solr,緩存Redis等。當(dāng)學(xué)習(xí)完這些課程以后,已經(jīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)有一定實(shí)操和熟練。注重底層的學(xué)習(xí),在學(xué)習(xí)hadoop之前,要先掌握NIO,RPC,AVRO等內(nèi)容。同時(shí)還注重上層應(yīng)用。既有基于電信的zebra項(xiàng)目,也有基于電商的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目讓學(xué)生通過大數(shù)據(jù)階段的學(xué)習(xí)。
 

大數(shù)據(jù)的概念與特點(diǎn):

大數(shù)據(jù)是一個(gè)較為抽象的概念,正如信息學(xué)領(lǐng)域大多數(shù)新興概念,大數(shù)據(jù)至今尚無確切、統(tǒng)一的定義。在維基百科中關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義為:大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具來獲取、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集。

IDC在對(duì)大數(shù)據(jù)作出的定義為:

大數(shù)據(jù)一般會(huì)涉及2種或2種以上數(shù)據(jù)形式。它要收集超過100TB的數(shù)據(jù),并且是高速、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流;或者是從小數(shù)據(jù)開始,但數(shù)據(jù)每年會(huì)增長(zhǎng)60%以上。這個(gè)定義給出了量化標(biāo)準(zhǔn),但只強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)量大,種類多,增長(zhǎng)快等數(shù)據(jù)本身的特征。研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義:大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。這也是一個(gè)描述性的定義,在對(duì)數(shù)據(jù)描述的基礎(chǔ)上加入了處理此類數(shù)據(jù)的一些特征,用這些特征來描述大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容

1、Java編程技術(shù)

Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),主流的大數(shù)據(jù)開源框架,其編程都離不開Java。

2、Linux命令

大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的,Linux基礎(chǔ)操作命令以及Shell編程,也是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的重要組成部分。

3、大數(shù)據(jù)相關(guān)框架和組件

常用的大數(shù)據(jù)開發(fā)框架有:Hadoop、Spark、Storm、Flink等,開發(fā)框架搭建應(yīng)用架構(gòu)前需要先弄明白其原理和應(yīng)用場(chǎng)景,這是基本的要求。

Hadoop,已幾乎與大數(shù)據(jù)劃上了等號(hào),超過20個(gè)生態(tài)圈組件,共同完成面向高度擴(kuò)展的分布式計(jì)算。

Spark,作為MapReduce之外的一種選擇,后來居上,成為MapReduce的替代者,受到行業(yè)主流的歡迎。

Storm,提供了實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)的功能(不像Hadoop只提供批任務(wù)處理)。其用戶包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等頭部企業(yè)。

Flink,流式處理系統(tǒng),新興熱門框架,尤其受到阿里青睞,近幾年在國(guó)內(nèi)的發(fā)展很好。

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