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東莞達內大數據培訓課程怎么樣?

發布時間:2022-01-10 18:00:35來源:有考培訓網綜合

學習大數據知識,掌握專業技能,進入行業發展,成為大數據分析師。大數據分析師是指基于各種分析手段對大數據進行科學分析、挖掘、展現、輔助企業做出商業決策。一般來講,大數據分析師的工作任務包括,對數據進行清洗、分析以及可視化等。
 
大數據算法 生活所見無所不在
  • 個性推薦算法
    每天出版數億份不同內容的讀物。
  • 秒搜
    在以億萬計的海量數據中進行秒速搜索,并展現相關結果。
  • 千人千面
    根據個人瀏覽收藏購買記錄,找準喜好,進行精準推薦。
  • 出行算法
    智能調度和管理百萬量單車。
  • 數據存儲
    王者榮耀是如何存儲幾億玩家的數據情況。
  • 云輸入
    把詞庫和大量運算過程都放到云端處理。
大數據就業大致三個方向
  • EasyMall項目
    EasyMall是一個典型的互聯網電子商務系統,是一個互聯網分布式高并發的系統。系統包括:后臺系統、前臺系統、新單點登錄SSO、購物車系統、商品搜索系統。涉及到的技術有:Maven講解、富文本編輯器KindEditor、EasyUI、Nginx、HttpClient,Jsonp,Redis,RabbitMQ,MySQL數據庫Percona版,Amoeba,Lucene&Solr。
  • FLUX網站流量分析項目
    通過在網站的前臺頁面中進行js埋點收集用戶訪問網站的行為信息,再由大數據技術進行分析進而得到網站的PV、UV、VV、Bounce Rate、獨立ip、平均在線時長、新獨立訪客、訪問深度等信息,來引導網站針對性的做出升級改進,提高整個網站的訪問效率,提升用戶粘度。整個系統分為數據收集、數據傳遞、數據分析三部分,數據分析又分為離線數據分析和實時數據分析,應對數據分析的不同的實時性需求。
  • 用戶畫像、推薦系統項目
    基于電商網站的業務數據、訪問日志構建用戶的畫像,描述用戶特征,為后續精準營銷提供數據基礎。通過收集業務系統數據庫中結構化數據、日志系統中訪問日志信息構建基于hive的數據倉庫,使用spark作為計算引擎實現用戶畫像?;趨f同過濾算法 實現基于商品的推薦系統,為電商網站商品推薦提供支持。通過收集日志系統信息到kafka、獲取用戶畫像數據作為數據來源,通過sparkstraming作為計算引擎實現商品推薦。
達內大數據課程特色

真實的互聯網大數據開發部署環境,練習上課均在云平臺操作。

  • 處理海量數據
    01
  • 02
    監控任務詳情
  • 故障自動切換
    03
  • 04
    提前體驗云平臺
  • 云服務資源
    05
  • 06
    實現負載均衡
校區環境
教室
少兒主題教室
書架
 
機構介紹
課程特色
課程特色

達內教育集團成立至今,已形成高等培訓、高級人才、青少培訓、高等軟件為一體的多元化、綜合性的職業教育及人才服務品牌。達內集團憑借技術研發實力、過硬的教學質量、成熟的就業服務團隊,為學員提供強大的職業競爭力,在用人企業中樹立了良好的口碑。

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據并支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素,確保以有效的方式進行數據管理和利用。達內舉辦項目峰會,旨在打造更貼近企業的項目,邀請企業反饋就業需求、按照企業的需求組織項目實戰峰會,實現就業人員和企業的雙向對口。

 

大數據處理,需要相關的技術來實現。大數據正在成為一個我們習以為常的詞匯,我們生活當中的諸多習以為常的細節,包括網上購物推薦、網約車派單等等,其背后都有大數據的支持。今天就來和大家聊聊東莞達內大數據培訓課程怎么樣?

東莞達內教育

東莞達內教育隸屬于加拿大達內IT培訓集團,于2002年成立 ,是達內IT培訓集團直屬學院。學院成立旨在建立軟件高級人才培養的通道,促進我國信息產業迅速發展。依托達內集團國內持平的課程體系(TTS6.0),雄厚的師資力量,廣闊的就業平臺,迄今為止已與國內上萬家IT企業進行人才輸送合作,其中緊密合作企業4000余家、深入合作企業200余家、訂單輸送聯盟企業107家。

培訓內容

(一)崗位描述

1.大數據技術開發:包括大數據獲取、ETL數據清洗、大數據存儲、大數據轉換處理等相關崗位;

2.大數據技術分析:包括數據分析、模型建立、模型評估等相關崗位;

3.大數據經理:包括對接商業項目需求、研究制定切實可行的項目實施方案、對接外部數據源及內外數據分析團隊、撰寫研究報告、有效管理研發團隊等。

(二)能力要求

經過培訓并經考核合格者將分別具有以下能力:

1.大數據技術開發具備數據理解、數據處理和數據管理等能力;

2.大數據技術分析具備數據理解、數據處理、數據管理、數據分析和數據預測等能力;

3.大數據經理具備數據理解、數據處理、數據管理、數據分析、數據預測、數據應用及團隊管理等能力

(1)數據理解能力:能夠結合業務對數據進行正確的理解與解讀;

(2)數據處理能力:能夠對數據進行基本的數據清洗,進行數據預處理;

(3)數據管理能力:從數據的獲取到數據的分布式存儲技術;

(4)數據分析能力:能夠借助數據分析工具結合業務進行數據可視化分析;

(5)數據預測能力:能夠通過相關算法進行數據模型建立,評估及結果預測;

(6)數據應用能力:能夠為企業決策提供精準數據支撐,推動實現智能決策,提高企業運營效率和風險管理水平。

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