



北京北美大數(shù)據(jù)培訓班,北美大數(shù)據(jù)資深講師輔導,從入門開始,不懂Java都可以學習的大數(shù)據(jù)課程。北美大數(shù)據(jù)課程,專注企業(yè)需求,讓學員掌握一線技術。
封裝、繼承、多態(tài)
J面向對象思想程序設計
接口、異常、正則表達式
Maven、Git、IDEA
MySQL數(shù)據(jù)庫、Java Web、MyBatis
Spring、SpringMVC、Linux、ELK
搭建Java開發(fā)環(huán)境
Java變量
數(shù)據(jù)類型與運算符
循環(huán)結構與選擇結構
Java反射機制
多線程編程、網(wǎng)絡編程
XML、JSON解析方法
循環(huán)結構與選擇結構
Hadoop、Spark、Spark SQL、Spark Streaming
Python、Sqoop、Redis、Tableau、Hive
Mapreduce、Flink、HDFS、Tez、YARN、Scrap
Zeppelin、Hbase、ELK、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘
機器學習、企業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)管
學習目標:
1.掌握JavaEE核心技術
2.能夠使用MySQL操作和管理數(shù)據(jù)
3.掌握Java SSM框架的使用
4.能夠完成Java Web項目
5.熟悉Linux編程的基本使用
6.通過ELK了解數(shù)據(jù)處理的整個過程
市場價值
可勝任初級Java工程師的工作需求
月薪:8000-10000元
學習目標:
1.掌握Hadoop平臺核心技術
2.掌握Hive開發(fā)
3.掌握HBase開發(fā)
4.掌握離線項目開發(fā)所需技能
市場價值
可勝任初級大數(shù)據(jù)離線處理工作,如ETL工程師,Hive工程師,數(shù)據(jù)倉庫工程師,HBase工程師等
月薪:10000-13000元
學習目標:
1..掌握Scala基本編程
2.掌握Spark架構基本內(nèi)容及原理
3.掌握Spark開發(fā)及使用
4.了解Spark機器學習
市場價值
可勝任Spark開發(fā)工作,如Spark開發(fā)工程師,大數(shù)據(jù)實時處理工程師等
月薪:14000-16000元
學習目標:
1.掌握Python基本使用
2.掌握Python核心庫的使用
3.掌握Python爬蟲
4.掌握Python簡單數(shù)據(jù)分析
5.理解Python機器學習
市場價值
可勝任Python爬蟲工程師,初級機器學習工程師工作
月薪:16000-20000元
學習目標:
1.掌握大數(shù)據(jù)企業(yè)級項目開發(fā)的基本流程
2.掌握項目開發(fā)的具體實現(xiàn)方法
3.掌握大數(shù)據(jù)高可用集群管理
4.理解并掌握系統(tǒng)的安全性、授權及審計、數(shù)據(jù)保護等技能
5.可獨立完成學業(yè)中匹配的真實一線項目
市場價值
可勝任中級大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師,Spark工程師,可視化工程師,ETL工程師相關工作。
月薪:18000-26000元
項目介紹
根據(jù)用戶在電商網(wǎng)站的消費行為日志數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)等,分析用戶的消費習慣以及消費偏好,進行構建用戶畫像,并對用戶消費行為進行分析。
主要業(yè)務:
對電商網(wǎng)站日志進行收集,清洗;
對用戶構建用戶畫像;
通過Hive對用戶消費行為分析;
通過Oozie進行ETL任務調(diào)度;
通過Zeppelin進行數(shù)據(jù)可視化展示;
項目收獲:
完成該項目可勝任企業(yè)離線大數(shù)據(jù)開發(fā)工作
項目介紹
根據(jù)用戶訪問網(wǎng)站的瀏覽信息,以及點贊關注等行為,根據(jù)日志數(shù)據(jù),來分析判斷用戶的興趣取向。
主要業(yè)務:
獲取用戶訪問網(wǎng)站的日志數(shù)據(jù),并對其進行清洗,ETL變換;
通過PySpark建立日志推薦模型;
使用Spark Streaming及ML進行用戶興趣取向實時預測;
通過Python將日志推薦數(shù)據(jù)進行存儲;
建立Tableau與MySQL的鏈接,進行數(shù)據(jù)可視化及報表展示;
項目收獲:
大型企業(yè)級項目,架構級項目講解,讓你擁有高層次的項目開發(fā)經(jīng)驗。
項目介紹
通過實時收集并分析股票數(shù)據(jù)信息,并對數(shù)據(jù)進行過濾,清洗,挖掘,計算,然后通過可視化框架進行展示。
主要業(yè)務:
項目數(shù)據(jù)格式定義;
基于Confluent的股票元數(shù)據(jù)管理及應用;
Flink流數(shù)據(jù)處理及實時分析;
Flink實時股票的實時分析;
Grafana/Zeppelin數(shù)據(jù)可視化;
項目收獲:
掌握實時大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗
北京大學數(shù)學科學博士,主導國內(nèi)頂尖研發(fā)工作
在北美IT行業(yè)擁有15年工作經(jīng)驗, 參與過金融、保險、醫(yī)療、零售等行業(yè)的眾多大型項目開發(fā)和企業(yè)數(shù)據(jù)集成,曾任軟件架構師、高級咨詢顧問、大數(shù)據(jù)方案架構師等,負責大數(shù)據(jù)應用的方案設計。
大數(shù)據(jù)領域實踐者、作家、培訓師,專注企業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案的咨詢、設計和實施
2010年曾就職于國內(nèi)知名高校和創(chuàng)業(yè)公司CTO,2015年就職于北美各大銀行、信用局、交通和零售企業(yè)、咨詢公司擔任首席數(shù)據(jù)科學家和商業(yè)咨詢顧問。高等教育及北美互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)課堂講師。15年機器學習和數(shù)量經(jīng)濟模型研發(fā)經(jīng)驗,、20年軟件開發(fā)和帶領團隊經(jīng)驗。