- 有政策支持
- 行業(yè)前景廣
- 人才缺口大
- 平均月薪高
- 1 零基礎(chǔ)脫產(chǎn)學(xué)習(xí),1個(gè)月精學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)。
- 2 計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)等專業(yè)學(xué)習(xí)更佳。
- 3 包學(xué)會(huì),成為大數(shù)據(jù)稀缺人才,高薪就業(yè)。
- 4 CDA大數(shù)據(jù)就業(yè)幫,助你前程似錦。
- 5 大數(shù)據(jù)未來(lái)已來(lái),只等你改變自己續(xù)航。5
學(xué)習(xí)章 節(jié) | 學(xué)習(xí)內(nèi) 容 |
01章分布式集群架構(gòu) |
01-001大數(shù)據(jù)行業(yè)前沿應(yīng)用與知識(shí)介紹 01-002Linux入門(mén)基礎(chǔ) 01-03Hadoop入門(mén)介紹 01-04Hadoop單機(jī)環(huán)境搭建 01-05Hadoop偽分布式集群搭建 01-06Hadoop完全分布式集群搭建 |
02章分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS |
02-011HDFS簡(jiǎn)介 02-02HDFS編程入門(mén) 02-03HDFS讀寫(xiě)文件 02-04HDFS架構(gòu)原理及常用指 |
03章ETL工具Sqoop基本原理和常用指令 |
03-01Sqoop介紹 03-02Sqoop原理 03-03Sqoop部署 03-04關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入Hadoop 03-05Hadoop導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 03-06Sqoop job應(yīng)用 |
04章大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)知識(shí)應(yīng)用 |
04-01Hive架構(gòu)原理和技術(shù)方向 04-02HiveQL數(shù)據(jù)查詢、函數(shù)(聚合函數(shù)、窗口函數(shù)、UDF) 04-03Hbase表設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)查詢 04-04商業(yè)應(yīng)用案例—寬表設(shè)計(jì)與用戶畫(huà)像 04-05商業(yè)應(yīng)用案例—網(wǎng)站流量分析與頁(yè)面運(yùn)營(yíng) |
05章關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)使用與管理 |
05-01數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ) 05-02MySQL語(yǔ)法入門(mén) 05-03MySQL常用查詢語(yǔ)句 05-04MySQL數(shù)據(jù)處理案例 05-05MySQL存儲(chǔ)過(guò)程 05-06MySQL擴(kuò)展 |
06章Spark架構(gòu)原理和核心組件 |
06-01Spark介紹 06-02Spark數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及編程語(yǔ)言接口 06-03Spark與分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集成方法 |
07章PySpark編程指南與Spark RDD相關(guān)操作 |
07-01PySpark開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 07-02PySpark編程入門(mén):Spark基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 07-03PySpark編程入門(mén):PySpark常用語(yǔ)句 07-04采用PySpark讀取分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù) 07-05PySpark數(shù)據(jù)清洗案例 |
學(xué)員入學(xué)即簽訂具備法律效用的協(xié)議,同時(shí)與眾多企業(yè)達(dá)成人才供給合作關(guān)系,眾多實(shí)習(xí)和就業(yè)合作單位,確保每一名合格學(xué)員都有一個(gè)良好的就業(yè)機(jī)會(huì)。
專屬就業(yè)顧問(wèn),全程協(xié)助1對(duì)1模擬面試,有效提高入職率,同時(shí)注重學(xué)員職業(yè)素質(zhì)培養(yǎng),幫助學(xué)員做好職業(yè)生涯規(guī)劃與管理。