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东莞达内大数据培训课程怎么样?

发布时间:2022-01-10 18:00:35来源:有考培训网综合

学习大数据知识,掌握专业技能,进入行业发展,成为大数据分析师。大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现、辅助企业做出商业决策。一般来讲,大数据分析师的工作任务包括,对数据进行清洗、分析以及可视化等。
 
大数据算法 生活所见无所不在
  • 个性推荐算法
    每天出版数亿份不同内容的读物。
  • 秒搜
    在以亿万计的海量数据中进行秒速搜索,并展现相关结果。
  • 千人千面
    根据个人浏览收藏购买记录,找准喜好,进行精准推荐。
  • 出行算法
    智能调度和管理百万量单车。
  • 数据存储
    王者荣耀是如何存储几亿玩家的数据情况。
  • 云输入
    把词库和大量运算过程都放到云端处理。
大数据就业大致三个方向
  • EasyMall项目
    EasyMall是一个典型的互联网电子商务系统,是一个互联网分布式高并发的系统。系统包括:后台系统、前台系统、新单点登录SSO、购物车系统、商品搜索系统。涉及到的技术有:Maven讲解、富文本编辑器KindEditor、EasyUI、Nginx、HttpClient,Jsonp,Redis,RabbitMQ,MySQL数据库Percona版,Amoeba,Lucene&Solr。
  • FLUX网站流量分析项目
    通过在网站的前台页面中进行js埋点收集用户访问网站的行为信息,再由大数据技术进行分析进而得到网站的PV、UV、VV、Bounce Rate、独立ip、平均在线时长、新独立访客、访问深度等信息,来引导网站针对性的做出升级改进,提高整个网站的访问效率,提升用户粘度。整个系统分为数据收集、数据传递、数据分析三部分,数据分析又分为离线数据分析和实时数据分析,应对数据分析的不同的实时性需求。
  • 用户画像、推荐系统项目
    基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像,描述用户特征,为后续精准营销提供数据基础。通过收集业务系统数据库中结构化数据、日志系统中访问日志信息构建基于hive的数据仓库,使用spark作为计算引擎实现用户画像。基于协同过滤算法 实现基于商品的推荐系统,为电商网站商品推荐提供支持。通过收集日志系统信息到kafka、获取用户画像数据作为数据来源,通过sparkstraming作为计算引擎实现商品推荐。
达内大数据课程特色

真实的互联网大数据开发部署环境,练习上课均在云平台操作。

  • 处理海量数据
    01
  • 02
    监控任务详情
  • 故障自动切换
    03
  • 04
    提前体验云平台
  • 云服务资源
    05
  • 06
    实现负载均衡
校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 
机构介绍
课程特色
课程特色

达内教育集团成立至今,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。

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以有效的方式进行数据管理和利用。达内举办项目峰会,旨在打造更贴近企业的项目,邀请企业反馈就业需求、按照企业的需求组织项目实战峰会,实现就业人员和企业的双向对口。

 

大数据处理,需要相关的技术来实现。大数据正在成为一个我们习以为常的词汇,我们生活当中的诸多习以为常的细节,包括网上购物推荐、网约车派单等等,其背后都有大数据的支持。今天就来和大家聊聊东莞达内大数据培训课程怎么样?

东莞达内教育

东莞达内教育隶属于加拿大达内IT培训集团,于2002年成立 ,是达内IT培训集团直属学院。学院成立旨在建立软件高级人才培养的通道,促进我国信息产业迅速发展。依托达内集团国内持平的课程体系(TTS6.0),雄厚的师资力量,广阔的就业平台,迄今为止已与国内上万家IT企业进行人才输送合作,其中紧密合作企业4000余家、深入合作企业200余家、订单输送联盟企业107家。

培训内容

(一)岗位描述

1.大数据技术开发:包括大数据获取、ETL数据清洗、大数据存储、大数据转换处理等相关岗位;

2.大数据技术分析:包括数据分析、模型建立、模型评估等相关岗位;

3.大数据经理:包括对接商业项目需求、研究制定切实可行的项目实施方案、对接外部数据源及内外数据分析团队、撰写研究报告、有效管理研发团队等。

(二)能力要求

经过培训并经考核合格者将分别具有以下能力:

1.大数据技术开发具备数据理解、数据处理和数据管理等能力;

2.大数据技术分析具备数据理解、数据处理、数据管理、数据分析和数据预测等能力;

3.大数据经理具备数据理解、数据处理、数据管理、数据分析、数据预测、数据应用及团队管理等能力

(1)数据理解能力:能够结合业务对数据进行正确的理解与解读;

(2)数据处理能力:能够对数据进行基本的数据清洗,进行数据预处理;

(3)数据管理能力:从数据的获取到数据的分布式存储技术;

(4)数据分析能力:能够借助数据分析工具结合业务进行数据可视化分析;

(5)数据预测能力:能够通过相关算法进行数据模型建立,评估及结果预测;

(6)数据应用能力:能够为企业决策提供精准数据支撑,推动实现智能决策,提高企业运营效率和风险管理水平。

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