上海博为峰数据分析课程内容

上海博为峰数据分析课程内容：传统数据分析+商业智能BI+可视化数据分析+Python数据分析+Hive大数据分析+人工智能30+项目案例全程贯穿+五大企业级商业数据分析案例剖析精讲。

博为峰教育大数据分析就业班

招生对象：大专及以上学历，年龄18-30岁

授课方式：在线直播

全日制班：9:30-11:30,13:30-16:30

课程亮点：定制化培养，学习速度更，多平台同步，学习方式更便捷，签订协议更靠谱。

课程内容：传统数据分析+商业智能BI+可视化数据分析+Python数据分析+Hive大数据分析+人工智能。

大数据开发工程师应掌握的技术：

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。

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。

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。