市面上大数据培训鱼龙混杂,有Java、PHP、数据库大数据等,但真正大数据 是hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、 ElasticSearch、并发编程等,别人不能讲的我们讲,别人能讲的我们讲得很 深入。
以北京为例,真正大数据工程师平均年薪达201640-451670
数据表明,近几年间大数据人才缺口就已高达百万,目前企业高薪都难以找 到足够的大数据开发人才,大数据从业者的增长量,远远满足不了市场需求 的扩张,大数据人才需求将出现“井喷”现象
大数据行业应用广泛,大数据职业的相关人才匮乏,人才缺口非常大。职业选 择多达几十种,要升职加薪很容易!可以说,未来的大数据工作,就意味着高 薪、稳定、广泛的职业使用度、优越感……
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了解证书详情 >>1、Java是什么类型语言,Java语言的编译、解释、执行过程
2、Java运行环境的安装和配置
3、标识符与关键字
4、基本数据类型
5、方法初识
6、运算符与表达式
7、分支语句
8、循环语句
9、Math、Date、Random
1、什么是面向对象
2、类、对象、数组
3、介绍面向对象多态
4、抽象类的概念
5、抽象类的声明语法
6、抽象类被继承
7、接口的声明语法
8、实现接口的实现类
9、普通类与抽象类思想上的区别
10、抽象类与接口思想上的区别
1、异常处理
2、I/O、JavaBean
3、反射/多线程
4、网络编程
5、泛型和集合
1、安装与介绍
2、创建数据库与表
3、表与表之间关系
4、字段类型/函数/查询语句
5、存储器/触发器
6、增删改查
7、事务并发
8、操作存储器和触发器
1、Web开发简介
2、开发环境介绍
3、html与css编程介绍
4、JavaScript编程介绍
5、头部标记/文字格式标记
6、字体/列表/图像标记
7、超链接/表格/表单
8、框架
1、web标准
2、css语法基础与选择器
3、css继承与优先级
4、css编写原则
5、css属性与浮动
6、css盒子模型
7、css定位
1、JavaScript定义
2、JavaScript特点与核心
3、JavaScript开发环境
4、JavaScript基本使用
5、DOM介绍与节点相关操作
6、DOM类型与操作
7、DOM获取表格元素
8、DOM获取元素样式
1、事件介绍与内联模型
2、脚本模型与事件对象
3、键盘事件与鼠标事件
4、JQuery基本语法
5、JQuery常用选择器
6、JQuery事件处理
7、JQuery文档操作
1、Tomcat服务器
1、JSP&Servlet基础
2、JSP&Servlet高级
1、SpringIOC
2、SpringAOP
3、SpringMVC配置文件详解
4、OGNL详解
5、控制器的实现
6、注解方式实现
7、文件上传与下载
8、拦截器详解
9、表单验证流程详解
10、SSM + Jquery + Ajax整合开发
1、数据库基础知识
2、SQL理论基础和数据类型
3、DDL、LML、DQL语句
4、函数和关联查询
5、子查询、约束、视图
6、编程存储过程,触发器
7、Sql查询案例和优化
1、Linux安装
2、用户与用户组管理
3、文件操作
4、目录操作
5、RPM安装与卸载
6、YUM安装与卸载
7、打包、压缩与解压缩
8、网络配置(network)
9、后台运行程序(nohup & ;)
1、Shell是什么
2、Shell分类
3、基本语法与环境变量
4、预定义变量
5、用户变量
6、特殊符号使用
7、逻辑判断与流程控制
8、正则表达式
9、模式匹配
10、Grep使用
1、Maven部署
2、Maven配置
3、Maven安装目录解析
4、Maven本地仓库与中央仓库
5、Maven远程仓库
6、Maven 私服
7、如何从Maven远程仓库下载
8、Maven添加远程仓库
9、部署至远程仓库
10、Maven镜像
1、Maven核心元素
2、Maven核心插件/坐标/依赖
3、Maven依赖范围
4、Maven传递性依赖
5、Maven依赖调解/可选依赖/排除依赖
6、Maven快照及发布版本
7、Maven聚合与继承
8、Maven依赖管理与插件管理
9、Maven反应堆与灵活构建
1、HDFS概念
2、HDFS内核/读写原理
3、HDFS数据块
4、HDFS数据副本的存放策略
5、HDFS安全模式/负载均衡/机架感应
6、HDFS名称节点NameNode
7、HDFS第二名称节点SecondNameNode
8、HDFS高可用HA/联邦Federation
1、HDFS分布式文件读取
2、HDFS写入剖析/读取剖析组
3、HDFS一致模型/数据完整性
4、HDFS压缩/序列化
5、HDFS基于文件的数据结构
6、HDFS数据备份/网络拓扑
7、HDFS集群的构建和安装
8、HDFS配置管理/环境设置/安全性
9、文件系统操作Hadoop fs与hdfs dfs
1、MapReduce产生背景
2、MapReduce适用场景
3、MapReduce基本原理
4、MapReduce作业执行流程
5、MapReduce基本组件
6、MapReduce JobTracker
7、MapReduce TaskTracker
1、MapReduce高级编程应用
2、MapReduce Combiner
3、MapReduce Partitioner
4、MapReduce性能优化技巧
5、MapReduce案例分析
6、MapReduce开发实践操作
1、Yarn架构设计
2、Yarn核心原理
3、Yarn主节点ResourceManager
4、Yarn从节点NodeManager
5、Yarn从节点Container
6、Yarn的Application
1、Zookeeper 介绍
2、Zookeeper核心原理
3、Zookeeper结构
4、Zookeeper Server
5、Zookeeper Client程
6、Zookeeper访问
7、Zookeeper常用访问工具
1、Hbase存储原理
2、Hbase列式存储原理
3、Hbase稀疏存储设计
4、Hbase KeyValue存储设计
5、Hbase数据多版本
6、Hbase Rowkey设计
7、Hbase 存储无模式设计
1、Hbase 访问Shell接口实践
2、Hbase 访问API接口实践
3、Hbase 实战训练/p>
1、Hive介绍
2、Hive应用场景
3、Hive架构
4、Hive运行原理
5、Hive命名空间
6、Hive库的位置
7、Hive数据仓库
1、Hive创建库
2、Hive修改库与删除库
3、Hive普通表与带分区的表
4、Hive带Bucket的表/外部表/相似表
5、Hive分区/Bucket管理/向Hive表中装载与插入数据
6、创建并加载数据到Hive表与导出数据
7、Hive SelectFrom/Where/GroupBy/Join
1、FlumeNG概述
2、FlumeNG部署配置
3、FlumeNG分布式架构
4、FlumeNG应用场景
5、FlumeNG与同类产品的优缺点
6、FlumeNG工作原理
7、FlumeNG运行时系统实现的逻辑
1、FlumeNG指定文件数据作为数据源
2、FlumeNG监测并读取新增文件数据作为数据源
3、FlumeNG命令输出作为数据源
4、FlumeNG监听TCP的端口作为数据源
5、FlumeNG获取HTTP数据作为数据源
6、FlumeNG HDFS作为输出源
7、FlumeNG本地目录作为输出源
1、Sqoop介绍
2、Sqoop架构原理/p>
1、数据迁入大数据存储
2、数据迁出大数据存储
1、Scala基础
2、Scala流程控制
3、Scala异常处理
4、Scala数据类型
5、Scala运算符
6、Scala函数基础
7、Scala匿名函数
8、Scala嵌套函数
9、Scala递归函数、部分应用函数、柯里函数、高阶函数
1、Scala闭包
2、Scala对象
3、Scala特征
4、Scala模式匹配
5、Scala隐式转换
6、Scala Lists
7、Scala Seqs
8、Scala Sets
9、Scala Maps
10、Scala Tuples、Scala Iterators、Scala Options
1、Kafka初识
2、Kafka主题
3、Kafka日志
4、Kafka生产者
5、Kafka消费者
6、Kafka消费组
7、Kafka消息读写原理
8、Kafka位移管理
9、Kafka副本机制、分布式、消息传送机制
1、Kafka命令工具
2、Kafka生产API
3、Kafka消费API
4、Kafka实战训练
1、SparkCore 基础原理
2、SparkCore核心代码剖析
3、SparkCore运行架构
4、Rdd编程模型
5、Rdd内存弹性分布式数据集的工作原理和机制
6、RDD Transform
7、RDD Action
1、SparkSQL简介
2、SparkSQL运行原理
3、SparkSQL程序开发光速入门
4、SparkSQL程序开发之数据源
5、SparkSQL程序开发之DataFrame态
6、SparkSQL程序开发之DataSet
7、SparkSQL程序开发之数据类型
8、SparkSQL实战训练
1、SparkStreaming原理
2、SparkStreaming与Storm 在流处理方面的比较
3、SparkStreaming与Spark 交互的实现机制
4、SparkStreaming核心代码剖析
1、SparkStreaming 滑动窗口
2、SparkStreaming foreachRDD
3、SparkStreaming 性能优化
4、SparkStreaming 持久化
5、SparkStreaming Checkpoint
6、SparkStreaming 容错
7、SparkStreaming 事务
8、SparkStreaming客户端编程实践
1、数据挖掘基础知识
2、机器学习基础知识
3、机器学习案例
4、Mahout/Spark MLib 并行挖掘平台中的关联规则
5、Mahout/Spark MLib 并行挖掘平台中的预测协同过滤
6、Mahout/Spark MLib 并行挖掘平台中的推荐模型
7、SparkMllib模型的原理
8、SparkMllib模型的算法实现
1、推荐分析模块的深度剖析
2、推荐分析算法MapReduce并行实现及应用开发
3、关联规则挖掘算法Ma-
pReduce并行实现及应用开发
4、频繁模式挖掘算法的Ma-
pReduce并行实现及应用开发
5、回归预测的 MapReduce实现和Spark 实现技术
6、局部加权线性回归预测算法MapReduce、Spark实现技术
1、SparkGraphX基础原理
2、SparkGraphX核心代码剖析
1、SparkGraphX客户端 API 介绍
2、基于 Spark GraphX 实现图数据的分析程序开发
用SparkSQL、SparkStreaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了用户访问session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告点击流量实时统计4 个业务模块。合理的将实际业务模块进行技术整合与改造,项目完全涵盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点
移动通信基站信号数据采集,实时分析及移动信号监测系统。该系统利用移动与联通两家运营商的信令数据,通过对基站信号大数据的实时提取与分析,结合基站信号覆盖模式、信号强弱、覆盖区域等实际情况,实时动态采集及分析监测置信度较高、精度较高的移动基站信号监测系统。
银行和金融服务行业相关系统每天产生数以 TB 计的交易、支付、渠道等各种日志数据。运维大数据平台为迅速增长的海量数据建立全新的处理策略和维护能力,应对日趋复杂的管理需求。运维大数据通过海量日志数据分析,可以帮助银行机构提高服务质量,占据竞争优势。
舆情大数据监测平台系统是针对互联网新兴媒体,通过对海量网络舆论信息进行实时的自动舆情采集,舆情分析,舆情汇总,舆情监视,并识别其中的关键舆情信息,及时通知到相关人员,从而第一时间应急响应,为正确舆论导向及收集网友意见提供直接支持的一套信息化平台。
项目简述:
本项目涉及用户画像对出行需求者和滴滴司机行为进行画像,并在海量数据中通过连接和匹配算法寻找可匹配的供需对象。
所用技术:Hadoop + MongoDB + Memcached + Ngnix + Mysql
加米谷大数据创始人
国家大数据标准组成员
资深大数据专家
15年互联网IT技术经验
加米谷大数据联合创始人 电子科大研究生 原华为高级产品、销售经理 10年It信息技术领域行业经验
原中软国际大数据高级开发工程师
10年互联网行业工作经验
5年大数据开发经验
原京东人工智能高级开发工程师
高级数据架构师
5年人工智能开发经验
8年互联网行业工作经验
4年大数据开发经验
曾任职知名互联网企业,
具备丰富的大数据研发和培训经验。
180902班
平均月薪11080元
181005班
平均月薪12030元
181105班
平均月薪10990元
部分学员就业喜报
为保障学员顺利就业,加米谷大数据与200+行业内大数据企业达成人才培养及定向输送战略合作协议,用海量优质高薪大数据岗位保障学员顺利就业。
学员在入学加米谷大数据之前签订就业保障协议,只要学员按要求正常入学、上课、考勤、参加阶段考试并通过,按时完成作业及实战项目等,均可保障学员顺利就业!
课程老师全程在线,有任何问题可一对一咨询解答
每个阶段设置阶段测评,评测近段时间学习成果,及时查漏补缺
阶段项目实训,在实践中完善自身技能,增加项目经验
最后企业项目实战操作,检测学习成果,为就业做准备
就业老师指导简历、面试技巧,推荐就业企业,保障学员就业
加米谷老师受邀大学讲课
创始人大数据技术交流
端午节给学员发粽子啦
加米谷线下技术分享沙龙
大数据开发班学员团建
大数据开发零基础班开课