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苏州达内开设得有大数据课程吗

发布时间:2022-03-09 10:33:36来源:有考培训网综合

随着信息技术和人类生存生活交汇融合,国际数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生巨大的影响。大数据时代,国家竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力,而国家数据主权体现了对数据的占用和控制。因此,大数据时代,数据主权成为另一个大国博弈的空间。
 
大数据开发工程师应掌握的技术
01
SSM
SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成,常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时,再使用SSM进行整合操作。
02
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,其在大数据开发应用上的目的是通过海杜普的并行加载机制来结合线上和离线的消息处理,通过集群来提供实时的消息。大数据需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。
达内大数据培训有什么优势
优势一
培训界内较早提供大数据云主机试验环境的机构。
01
优势二
随时随地的练习,便于师生交流。
02
优势三
提前体验云环境,为云越来越普遍的趋势提前积累经验。
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优势四
避免项目,数据等的丢失。
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课程详情
课程阶段 学习内容 阶段项目 学习目标
Javase阶段 Java基础
Java增强
入门 Java简介、Java基本语法、面向对象、API(一)、API(二)、API(三)、API(四)、jvm参数、JDK8的部分特性、Git版本控制。
JavaWeb阶段 Java
Web
Easymall项目 XML、HTML/CSS、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式 /JSTL标签、MVC设计模式/三层架构、过滤器/监听器、JavaWeb高级开发技术、数据库高级开发技术、EasyMall项目开发。
JAVAEE框架阶段 JAVAEE框架 EasyMall项目 Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目。
互联网架构阶段 互联网架构 EasyMall 项目
EasyMall 项目、Redis 与 SpringBoot 整合、Mycat 与 SpringBoot 整合、Rabbitmq 与 SpringBoot、Lucene、ES 与 SpringBoot 整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合。
大数据框架阶段 大数据框架 Zebra项目
网站流量分析项目
大数据java加强、Linux、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、推荐系统项目、Python语言及爬虫、数据可视化。
数据挖掘阶段 数据挖掘
机器学习算法
电商用户画像
推荐系统项目
统计学基础、R语言基础 、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、集成模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM模型、推荐系统模型。
校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 
机构介绍

达内教育集团成立于2002年,是一家由留学海归创办的职业教育培训机构,是中国人才培养平台、人才输送平台。达内教育集团2014年4月3日在美国成功上市,融资1亿美金,成为中国赴美国上市的职业教育公司,成立至今,已形成高等培训、高级人才、青少培训、高等软件为一体的多元化、综合性的职业教育及人才服务品牌。达内集团凭借技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队,为学员提供强大的职业竞争力,在用人企业中树立了良好的口碑。


苏州达内开设得有大数据课程吗?苏州达内目前开设Java、Java互联网架构、JAVA大数据、PHP、软件测试、嵌入式、C++、C#、 Android、iOS、UID、UED、产品经理、Linux云计算、Python、Web前端、VR、VFX影视视效设计师、CAD、网络运维网络营销、电商、主办会计、少儿编程、智能机器人编程、编程数学等27大课程体系,为IT企业提供全面的人才服务,并为全行业提供应用型人才。

大数据分析平台作为大数据应用的前沿技术,一直受到人们的期待和关注,它平台可以实现从数据提取到数据价值实现的所有功能。下面小编就来说说大数据分析平台有哪些功能,千万别错过!

1.数据清理功能

在大数据应用技术中,前端数据清理功能远比我们想象的重要。如果没有良好的清理,就不会有后续的数据建模和数据挖掘。数据清理功能不仅受到技术开发的限制,还与数据类型和数据量密切相关。

在大数据分析平台中,需要一个兼容性强、查询速度快的数据清理模块。面对大量待处理数据和非结构化数据的增加,数据清理功能的工作量和工作强度必然会增加。认识到数据清洗功能的重要性,研发工程师将不遗余力地加强大数据前端数据清洗和数据兼容的建设。

2.数据分析功能

数据分析能力是大数据平台建设的重点,也是大数据分析工具存在的意义。大数据分析平台的数据分析功能受到多方面的影响。除了软件设计技术和内置架构外,车载数据分析模型也十分重要,这直接决定了大数据分析平台所能承担的数据分析任务。

3.数据可视化功能

数据可视化是目前流行的大数据应用技术。数据可视化是指在各种平台上以图表的形式显示数据或数据分析结果。这就要求大数据分析平台具备强大的数据图表绘制功能,并构建丰富的视觉效果,以满足用户不同的显示需求。

数据可视化是数据分析中必不可少的一部分,即数据返回时的二次分析。数据可视化也有利于构建大数据分析平台的学习功能,让没有技术背景的初学者可以掌握大数据分析平台的操作。

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