大数据 学习产品

适用对象:数据库工程师、高级数据库工程师、大数据管理员。

学习成长路径
  • 概述级

    理解大数据的价值,了解大数据的技术解决方案Hadoop,Spark,Storm,商业智能等产品。可以承担基础的数据管理工作。

  • 管理级

    深入学习大数据管理技术,主要学习Cloudera Hadoop和Spark两个产品。可以承担企业大数据管理的工作。

  • 开发级

    深入学习大数据相关的开发技术,主要学习Storm以及数据挖掘技术和流程。可以在企业中基于业务的需求,完成相关的大数据开发任务。

课程列表
BD211 : 企业级大数据技术与应用 课程难度

线上时长:

--

学习收获 1. 了解大数据业内最新发展趋势,深入掌握Hadoop的原理,Hadoop生态系统 2. 深入学习yarn 框架下的MapReduce,掌握MapReduce研发 3. 掌握HDFS 开发 4. 了解Hadoop集群规划,应用案例解析 5. 列式数据库HBase的基本原理,应用场景,掌握基本的编程技巧 6. 学习掌握 Hive工具 , 分布式协调系统Zookeeper的基本原理,应用场景,掌握基本的编程技巧 7. 掌握Spark技术 8. 掌握Impala 9. 掌握相关的大数据核心组件

线下时长:

5

预备知识:

BD221 : 大数据技术Hadoop培训 课程难度

线上时长:

--

学习收获 短短几年间,Cloudera Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准。看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇。本课程学习基于 Hadoop 的解决方案帮助企业应对多个大数据挑战,包括: 1. 业界有哪些真是落地的Cloudera Hadoop应用 2. Cloudera Hadoop在企业内部到底适用于那些应用场景 3. 如何建设 Cloudera hadoop 集群环境 4. 如何设计 Cloudera hadoop 应用方案 5. 如何使Cloudera Hadoop与传统技术结合,如Greenplum。

线下时长:

4

预备知识:

Linux

BD222 : 大数据平台Spark深入实践 课程难度

线上时长:

--

学习收获 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。本课程深入学习Spark技术,通过本课程的学习,可以掌握: 1. 掌握Spark 部署中常见的方法与注意事项; 2. 掌握Spark集群规划方法及配置优化方法; 3. 掌握Spark 原理 RDD,PariRDD; 4. 掌握Spark读取与存储数据的方法; 5. 掌握Spark SQL 使用; 6. 掌握Spark Streaming 原理与使用及优化办法。

线下时长:

4

预备知识:

熟悉Linux/UNIX以及C++、Java或Python语言。

BD231 : 大数据挖掘与分析 课程难度

线上时长:

--

学习收获 (1)全面介绍了数据挖掘的标准流程,数据预处理,数据挖掘方法,数据挖掘模型,模型评估,模型参数优化,等等,使得学员掌握数据挖掘的方模工具。 (2)通过本课程的学习,达到如下目的: (3)了解数据分析与数据挖掘的基本知识,理解大数据思维方式。 (4)掌握数据挖掘的基本过程和步骤,掌握数据挖掘的思路和框架。 (5)能够理解分析模型原理,掌握模型应用场景,能够利用模型解决复杂的商业问题。 (6)掌握常用的数据模型,能够根据商业问题选择合适的分析模型。 (7)熟悉SPSS基本操作,掌握分析操作,能够解读分析结果,并转化为业务。

线下时长:

4

预备知识:

BD232 : 大数据平台Storm实践 课程难度

线上时长:

--

学习收获 了解大数据业内最新发展趋势,深入掌握Storm的原理,Storm生态; 掌握Storm大数据平台技术及原理; 深入学习yarn框架下的Storm,掌握Storm研发; 掌握Storm开发; 了解Storm集群规划,应用案例解析; 列式数据库Storm的基本原理,应用场景,掌握基本的编程技巧。

线下时长:

4

预备知识:

熟悉Linux/UNIX以及C++、Java或Python语言。

近期开课列表
课程安排为预排时间,具体开课时间请与您的学习顾问咨询。
序号 课程名称 课程时长 开课日期 上课地点 开班类型
1 BD211:企业级大数据技术与应用 5 2017/11/18、19、24、25、26 北京 脱产+周末班
2018/2/7、8、9、10、11 北京 脱产+周末班
2017/11/3、4、5、11、12 广州 脱产+周末班
2017/12/8、9、10、16、17 深圳 脱产+周末班
2018/2/2、3、4、10、11 深圳 脱产+周末班
2017/11/17、18、19、25、26 深圳 脱产+周末班
2 BD221:大数据技术Hadoop培训 4 2017/10/21、22、28、29 广州 周末班
2017/10/7、8、21、22 深圳 周末班
2017/12/19、20、21、22 深圳 脱产班
3 BD222:大数据平台Spark深入实践 4 2017/10/11、12、18、19 广州 脱产班
2017/11/4、5、11、12 深圳 周末班
4 BD231:大数据挖掘与分析 4 2017/11/7、8、9、10 广州 脱产班
2017/10/21、22、28、29 广州 周末班
2017/10/17、18、19、20 深圳 脱产班
2017/12/26、27、28、29 深圳 脱产班
2017/10/26、27、28、29 深圳 脱产+周末班
2018/2/22、23、24、25 深圳 脱产+周末班
5 BD232:大数据平台Storm实践 4 2017/10/26、27、28、29 广州 脱产+周末班

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