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大数据
课程简介:
Java+Hadoop+Storm+Spark+项目实战
学习目标:
1、紧跟热门的互联网行业
优选就业机会多的互联网行业进行项目实训,并结合当下吸金的互联网金融项目,定期优化课程。
2、覆盖知识点更广泛
大数据培训业内少有的技术点覆盖广泛的课程,除基础知识点外,还包括更深层次的技术点,以大数据的深度开发为主,横向及纵向延伸学员的专业技能。
3、特设专业技能提升课
除了可以满足企业需求的基本技术课程之外,学员还可通过科迅录制的“专业技能提升”视频课程进行进步学习。满足有更高要求的同学,掌握更多的技术,提升自身技术能力,为面试加分。
授课对象:
1、具备一定工作经验,想要谋求多元发展;
2、能够承受高压,希望以短时间学习大数据开发核心内容,并使之成为职场加分项;
3、想要学习大数据开发核心内容,完成弯道提升,打破现处职业瓶颈。
教材说明:
1、不再只是一个DEMO
2、实战项目作为教学案例,让你在学会知识点的同时,更多的了解和掌握为什么要这么做。
3、不再只是单机版
4、开发的项目将会在阿里云上线,同时将会掌握在Linux服务器上架设访问量10万甚至100万级别的系统架构。
培训形式:
1、全日制(周一至周六白天 08:30-17:00)学习;
2、晚间班(周一、三、五 18:30-21:00)学习;
3、周末班(周六 08:30-17:00)学习;
4、业余班(周一至周六08:30-21:00自定义时间段)学习;
5、小班授课,每期10人左右,增加教学,0元重修,直至就业。
报名条件:
1、年龄要求:20 周岁(含)以上;
2、学历要求:理工科大专(含大专)以上学历,非理工科本科(含本科)以上学历;
3、其他要求:具备计算机基本的基本操作、英语阅读能力即可 。
就业方向:
软件开发工程师、软件测试工程师、数据分析工程师
课程体系:
阶段一:Java核心开发
● 学习内容:Java核心内容。
● 学习目标:掌握数据类型与运算符,数组、类与对象;掌握IO流与反射、多线程、JDBC。
● 完成目标:Java多线程模拟多窗口售票,Java集合框架管理。
阶段二:Java企业级开发
● 学习内容:JavaEE核心内容。
● 学习目标:Mysql数据基础知识,Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript核心语法。
● 完成目标:京东电商网站项目、2048小游戏。
阶段三:Linux精讲
● 学习内容:Linux命令、文件、配置,Shell、Awk、Sed。
● 学习目标:搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可大网站并发访问量,增加服务不间断。
● 完成目标:Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇
阶段四:Hadoop生态体系
● 学习内容:HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie。
● 学习目标:掌握HDFS原理、操作和应用开发,掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
● 完成目标:微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析。
阶段五:Storm实时开发
● 学习内容:Zookeeper、HBase、Storm实时数据。
● 学习目标:掌握Storm程序的开发及底层原理,具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。
● 完成目标:实时处理新数据和更新数据库,处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。
阶段六:Spark生态体系
● 学习内容:Scala函数、Spark SQL、机器学习。
● 学习目标:熟练使用Scala开发Spark大数据应用,挖掘出其中有价值的数据。
● 完成目标:使用Spark处理离线数据、使用SparkStreaming完成实时计算。
阶段七:大数据项目实战
● 学习内容:大型综合性大数据项目。
● 学习目标:能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析,能够开发大型项目。
● 某大型网站日志分析,移动业务感知分析,实时检测车辆超速项目,实时非法网站检测项目。
南通崇川大数据培训哪里好 科迅教育专注职业技能培训,致力于培养面向设计及开发领域的人才,以学员就业为目的,优质就业为宗旨,是一家集:软件开发(JavaEE、Web前端、.NET、PHP、大数据、Python等)、UI交互设计、平面设计、电商美工、美工运营、室内设计、软装设计、建筑设计、景观设计、数控编程、模具设计等课程为一体的培训机构
衡量关联规则挖掘结果的有效性,应该从多种综合角度来考虑:
准确性:挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。
实用性:挖掘出的规则必须是简洁可用的。
新颖性:挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。
约束的常见类型有:
单调性约束;
反单调性约束;
可转变的约束;
简洁性约束.
根据规则中涉及到的层次,多层次关联规则可以分为:
同层关联规则:如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次,那么它是同层关联规则。
层间关联规则:如果在不同的粒度层次上考虑问题,那么可能得到的是层间关联规则。
按照聚类分析算法的主要思路,聚类方法可以被归纳为如下几种。
划分法:基于一定标准构建数据的划分。
属于该类的聚类方法有:k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。
层次法:对给定数据对象集合进行层次的分解。
密度法:基于数据对象的相连密度评价。
网格法:将数据空间划分成为有限个单元(Cell)的网格结构,基于网格结构进行聚类。
模型法:给每一个簇假定一个模型,然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。
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