数据管理 学习产品

适用对象:需要了解大数据,或者需要熟知大数据管理、维护、开发和数据分析的人

学习成长路径
  • L2

    掌握产品、技术的知识体系;通过知识体系学习考取相关认证;掌握系统及开发技术的安装和配置方法。

  • L3

    掌握产品、技术的最佳实践方法;领会管理方法、产品、技术在对应领域的应用和落地方式;学习最新最热的趋势技术。

  • L4

    掌握相关技术、产品的优化和提升的实践指南;学习业务、技术和架构等的规划和设计方法。

课程列表
BD222 : 大数据平台Spark深入实践 课程难度

视频学习:

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学习收获 Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。本课程深入学习Spark技术,通过本课程的学习,可以掌握: 1. 掌握Spark 部署中常见的方法与注意事项; 2. 掌握Spark集群规划方法及配置优化方法; 3. 掌握Spark 原理 RDD,PariRDD; 4. 掌握Spark读取与存储数据的方法; 5. 掌握Spark SQL 使用; 6. 掌握Spark Streaming 原理与使用及优化办法。

培训时长:

24 小时

预备知识:

熟悉Linux/UNIX以及C++、Java或Python语言。

BD232 : 大数据平台Storm实践 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解大数据业内最新发展趋势,深入掌握Storm的原理,Storm生态; 掌握Storm大数据平台技术及原理; 深入学习yarn框架下的Storm,掌握Storm研发; 掌握Storm开发; 了解Storm集群规划,应用案例解析; 列式数据库Storm的基本原理,应用场景,掌握基本的编程技巧。

培训时长:

24 小时

预备知识:

熟悉Linux/UNIX以及C++、Java或Python语言。

BDM111 : Hadoop大数据分析培训 课程难度

视频学习:

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学习收获 掌握大数据的关键技术和挖掘分析技术使用,便于把大数据技术落地到自己的工作实践中

培训时长:

30 小时

预备知识:

BDM121 : Hadoop大数据系统管理与开发 课程难度

视频学习:

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学习收获 掌握Hadoop大数据集群的搭建方法 、掌握大数据的数据采集、数据存储、数据分析技术 、掌握大数据生态链的各种常用工具用法

培训时长:

30 小时

预备知识:

BDM122 : 大数据技术原理与应用核心实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 学习大数据的基本概念 、学习大数据处理架构Hadoop 、学习分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用

培训时长:

12 小时

预备知识:

BDM123 : 大数据技术原理与应用进阶 课程难度

视频学习:

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学习收获 学习Spark的部署方法和运行原理; 、使用Spark SQL和Spark DataFrame进行数据管理; 、使用Spark Streaming实现基础的流式计算。

培训时长:

12 小时

预备知识:

BDM124 : Spark及BDAS技术应用 课程难度

视频学习:

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学习收获 1、全面了解大数据实时处理技术的相关知识 2、学习Spark的核心技术方法以及应用特征 3、深入使用Spark在大数据处理中的使用 4、掌握BDAS相关工具及其主要功能 5、学会简单的scala编程 6、掌握准实时的处理技术 7、掌握spark的图像处理的技术原理 8、了解spark在业界的应用 9、深入了解spark的算法库

培训时长:

24 小时

预备知识:

BDM125 : Hadoop大数据开发精品实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 1、了解大数据在行业的发展情况 2、了解大数据的理论基础知识 3、了解大数据的发展趋势 4、动手Clouders Manager的安装和部署 5、熟知CDH的安装配置和解决越到的问题 6、熟悉Hadoop分布式文件系统 7、懂得hdfs分布式文件系统的使用 8、了解MapReduce工作原理 9、熟知Hadoop集群硬件配置规划 10、懂得Hadoop集群配置及优化 11、学会如何维护和监测Hadoop集群 12、学会怎么使用Sqoop连接关系数据库进行数据导入导出 13、了解Hive数据仓库的开发和应用 14、Hue的web页面的数据库开发 15、精通Hbase列式数据库的开发 16、熟悉hadoop衍生数据处理 17、学会kettle等数据处理的工具

培训时长:

36 小时

预备知识:

BDM127 : 基于Spark大数据处理技术及应用 课程难度

视频学习:

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学习收获 1、全面了解大数据实时处理技术的相关知识 2、学习Spark的核心技术方法以及应用特征 3、深入使用Spark在大数据处理中的使用 4、掌握BDAS相关工具及其主要功能 5、学会简单的scala编程 6、掌握准实时的处理技术 7、掌握spark的图像处理的技术原理 8、了解spark在业界的应用 9、深入了解spark的算法库

培训时长:

30 小时

预备知识:

BDM131 : 数据仓库模型建设与数据挖掘实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 能够进行建模和数据仓库管理工作 、对ETL有更深入的认识及对方法的掌握 、充分理解数据挖掘和数据仓库的方法论 、提高自己分析问题解决问题的实际能力

培训时长:

18 小时

预备知识:

近期开课列表
课程安排为预排时间,具体开课时间请与您的学习顾问咨询。
序号 课程名称 课程时长 开课日期 上课地点 上课方式
1 BD222:大数据平台Spark深入实践 24小时 不定期开班 - -
2 BD232:大数据平台Storm实践 24小时 不定期开班 - -
3 BDM111:Hadoop大数据分析培训 30小时 不定期开班 - -
4 BDM121:Hadoop大数据系统管理与开发 30小时 不定期开班 - -
5 BDM122:大数据技术原理与应用核心实战 12小时 不定期开班 - -
6 BDM123:大数据技术原理与应用进阶 12小时 不定期开班 - -
7 BDM124:Spark及BDAS技术应用 24小时 不定期开班 - -
8 BDM125:Hadoop大数据开发精品实战 36小时 2020/1/4、5、11、12 北京 线下面授
9 BDM127:基于Spark大数据处理技术及应用 30小时 不定期开班 - -
10 BDM131:数据仓库模型建设与数据挖掘实战 18小时 不定期开班 - -

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