发布时间:2024-11-05 18:01:06来源:励普综合
阶段学习 | 课程内容 |
数据仓库基础 | 该阶段掌握MySQL数据库核心概念、系统架构、实践操作和Python核心语法,达到精通MySQL数据库操作和性能优化,熟练运用Python编写脚本和数据加工处理。 |
Linux&Hadoop生态 | 该阶段掌握Linux相关概念、高频命令、Shell编程语法、Hadoop三剑客系统架构、核心原理和实践操作,达到熟练应用Linux操作系统和Hadoop生态平台,精通Shell脚本编写。 |
数据仓库与ETL技术 | 该阶段掌握数据仓库核心概念、建仓方法论、大数据集成、加工、调度和OLAP等ETL常用工具操作和性能优化,达到熟练运用数据仓库方法论及数据加工规范,精通工具操作和性能优化。 |
BI数据分析与可视化 | 大数据较后一公里,数据商业分析和可视化应用。该阶段掌握BI数据分析中常用数据分析模型、可视化核心概念、图表类型、FineBI&Report和SuperSet实践操作,达到熟练使用帆软和SuperSet BI报表工具,挖掘分析出数据较终价值,并能触类旁通其他相关BI报表工具实战研发。 |
项目自研 | 该阶段掌握大数据相关项目需求分析、架构选型、开发流程和团队协作能力,达到熟练将所学的前置内容运用于真实环境和真实数据中来解决真实业务问题,提升数据仓库、ETL和用户画像等类型大数据项目的实战经验。 |
就业指导 | 该阶段主要是就业,面试攻略,让你能集中攻克近年来大数据高频面试题,考试点、必懂点,并进行简历指导、全真模拟面试,复盘答疑。 |
专题拓展 | 学无止境,没有人敢说能学完大数据,需永葆大数据学习热情,尽情窥探大数据精髓。拓展内容,轻松打通大数据中实时数据仓库、主流大数据服务、数据质量和治理相关专题核心概念、原理、场景和企业级解决方案,提升实时大数据处理能力,打通大数据认知经脉。 |
重SQL,轻代码,全程12周,助力学习就业。
还原大厂大数据项目实际业务场景,如电商、旅游等多行业覆盖,学完就有项目经验。
课程直击企业所需,核心技能定向输出,告别代码,精通SQL,助你上手大数据。
深入调研企业需求,联合大厂老师共研前瞻课程,主攻数据仓库、ETL、BI和企业业务等核心技能。
拓展大数据认知与就业面。
1:1还原企业大数据研发流程。
千锋是一家拥有核心教研能力以及校企合作能力的职业教育培训企业,2011年成立于北京。千锋的教育培训业务致力于培养高质量数字化技术技能人才,主要提供大学生技能培训、职后技能培训等,课程涵盖前端、Java、Python、大数据、软件测试、物联网、云计算、网络安全、Unity、区块链、UI/UE设计、影视剪辑包装、商业插画、游戏原画、全媒体运营、产品经理等;此外还推出了软考、Adobe认证、PMP认证、华为认证、红帽RHCE认证、工信部认证等职业能力认证课程;同期成立的千锋教研院,凭借有教无类的职业教育理念,不断提升千锋职业教育培训的质量和效率。
石家庄千锋大数据培训课程怎么样?千锋教育在师资力量上非常强大。他们拥有一支由行业和经验丰富从业者组成的师资团队,这些老师们都具有丰富的实战经验和教学经验。他们不仅熟悉数据分析的较新技术和方法,还能够将复杂的概念以简单易懂的方式传授给学员。无论是初学者还是有一定基础的人员,都能够在千锋教育中找到适合自己的课程。
石家庄千锋大数据培训特色:
周期短上手快
重SQL,轻代码,全程12周,助力学习就业。
1:1实战项目
还原大厂大数据项目实际业务场景,如电商、旅游等多行业覆盖,学完就有项目经验。
企业解决方案
课程直击企业所需,核心技能定向输出,告别代码,精通SQL,助你上手大数据。
系统课程
深入调研企业需求,联合大厂老师共研前瞻课程,主攻数据仓库、ETL、BI和企业业务等核心技能。
新增专题拓展
拓展大数据认知与就业面。
新增项目自研
1:1还原企业大数据研发流程。
大数据的概念与特点:
大数据是一个较为抽象的概念,正如信息学领域大多数新兴概念,大数据至今尚无确切、统一的定义。在维基百科中关于大数据的定义为:大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
IDC在对大数据作出的定义为:
大数据一般会涉及2种或2种以上数据形式。它要收集超过100TB的数据,并且是高速、实时数据流;或者是从小数据开始,但数据每年会增长60%以上。这个定义给出了量化标准,但只强调数据量大,种类多,增长快等数据本身的特征。研究机构Gartner给出了这样的定义:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这也是一个描述性的定义,在对数据描述的基础上加入了处理此类数据的一些特征,用这些特征来描述大数据。
大数据有四个基本特征:
数据规模大( Volume) ,数据种类多( Variety) ,数据要求处理速度快( Velocity) ,数据价值密度低( Value),即所谓的四V特性。
这些特性使得大数据区别于传统的数据概念。大数据的概念与“海量数据”不同,后者只强调数据的量,而大数据不仅用来描述大量的数据,还更进一步指出数据的复杂形式、数据的时间特性以及对数据的分析、处理等专业化处理,较终获得有价值信息的能力。
(一)数据量大
大数据聚合在一起的数据量是非常大的,根据IDC的定义至少要有超过100TB的可供分析的数据,数据量大是大数据的基本属性。导致数据规模激增的原因有很多,首先是随着互联网络的广泛应用,使用网络的人、企业、机构增多,数据获取、分享变得相对容易,以前,只有少量的机构可以通过调查、取样的方法获取数据,同时发布数据的机构也很有限,人们难以短期内获取大量的数据,而现在用户可以通过网络非常方便的获取数据,同时用户在有意的分享和无意的点击、浏览都可以的提供大量数据;其次是随着各种传感器数据获取能力的大幅提高,使得人们获取的数据越来越接近原始事物本身,描述同一事物的数据量激增。
(二)数据类型多样
数据类型繁多,复杂多变是大数据的重要特性。以往的数据尽管数量庞大,但通常是事先定义好的结构化数据。结构化数据是将事物向便于人类和计算机存储、处理、查询的方向抽象的结果,结构化在抽象的过程中,忽略一些在特定的应用下可以不考虑的细节,抽取了有用的信息。
(三)数据处理速度快
要求数据的处理,是大数据区别于传统海量数据处理的重要特性之一。随着各种传感器和互联网络等信息获取、传播技术的飞速发展普及,数据的产生、发布越来越容易,产生数据的途径增多,个人甚至成为了数据产生的主体之一,数据呈爆炸的形式增长,新数据不断涌现,增长的数据量要求数据处理的速度也要相应的提升,才能使得大量的数据得到有效的利用,否则不断激增的数据不但不能为解决问题带来优势,反而成了解决问题的负担。
课程: 石家庄大数据培训课程学校: 石家庄千锋教育机构 咨询电话:
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