• 大数据学习产品
适用对象:数据库工程师、高级数据库工程师、大数据管理员。
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课程详情介绍
课程列表
大数据Hadoop实战
面授时长:24 小时
视频时长:14.67 小时
课程简介:了解业界有哪些真是落地的Cloudera Hadoop应用 、学习Cloudera Hadoop在企业内部到底适用于那些应用场景 、掌握如何建设 Cloudera hadoop 集群环境 、学习如何设计 Cloudera hadoop 应用方案 、学习如何使Cloudera Hadoop与传统技术结合
企业级大数据技术与应用
面授时长:18 小时
课程简介:1. 了解大数据业内最新发展趋势,深入掌握Hadoop的原理,Hadoop生态系统 2. 深入学习yarn 框架下的MapReduce,掌握MapReduce研发 3. 掌握HDFS 开发 4. 了解Hadoop集群规划,应用案例解析 5. 列式数据库HBase的基本原理,应用场景,掌握基本的编程技巧 6. 学习掌握 Hive工具 , 分布式协调系统Zookeeper的基本原理,应用场景,掌握基本的编程技巧 7. 掌握Spark技术 8. 掌握Impala 9. 掌握相关的大数据核心组件
大数据变革与商业模式创新
面授时长:6 小时
课程简介:了解大数据的基本面,以及大数据在各领域中的应用价值。 了解大数据在工具、思维和文化上的变革,以及大数据带来的冲击。 探讨大数据给企业带来的商业模式的创新,及探讨大数据发展策略。
大数据产业现状及应用创新
面授时长:6 小时
课程简介:了解大数据的基本面,以及大数据在各领域中的应用价值。 了解大数据的产业发展现状,产业布局以及大数据的商业模式。 了解大数据的发展趋势和市场规模,以及探讨大数据发展策略。
大数据平台Spark深入实践
面授时长:24 小时
课程简介: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。
课程简介:了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用。 了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开大数据分析。 熟悉数据分析的标准过程,了解大数据在营销中的应用原理。
课程简介:了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 掌握Excel工具使用,及高级数据分析库操作。
课程简介:了解大数据基础知识,理解大数据思维方式。 了解数据分析与数据挖掘的基本知识(统计、分布、概率等)。 掌握数据挖掘的基本过程和步骤,掌握数据挖掘的方法。
课程简介:了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel数据分析库操作
课程简介:了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 熟悉数据分析的基本过程,掌握高级数据分析工具库操作。
课程简介:了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用; 了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开大数据分析; 熟悉数据挖掘的标准过程,掌握常用的数据挖掘方法;
大数据挖掘与分析
面授时长:24 小时
课程简介:(1)全面介绍了数据挖掘的标准流程,数据预处理,数据挖掘方法,数据挖掘模型,模型评估,模型参数优化,等等,使得学员掌握数据挖掘的方模工具。 (2)通过本课程的学习,达到如下目的: (3)了解数据分析与数据挖掘的基本知识,理解大数据思维方式。 (4)掌握数据挖掘的基本过程和步骤,掌握数据挖掘的思路和框架。 (5)能够理解分析模型原理,掌握模型应用场景,能够利用模型解决复杂的商业问题。 (6)掌握常用的数据模型,能够根据商业问题选择合适的分析模型。 (7)熟悉SPSS基本操作,掌握分析操作,能够解读分析结果,并转化为业务。
大数据可视化报表开发实战
面授时长:24 小时
课程简介:学习大数据可视化的知识体系 掌握Tableau可视化图表的实践方法 理解QlikView的应用方式
课程简介:了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel高级数据分析库操作。
大数据平台Storm实践
面授时长:24 小时
课程简介: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。
课程简介:学会如何做市场细分,划分客户群。 学会实现客户价值评估。 学会用大数据来指导产品功能设计,以及产品优化。
课程简介:了解数据挖掘基础知识,以及数据挖掘标准过程。 熟悉建模的一般过程,以及评估模型质量的关键指标。 掌握建模前的影响因素分析,学会寻找影响业务的关键因素。
课程简介:了解大数据基础知识,理解大数据思维方式。 了解数据分析与数据挖掘的基本知识(统计、分布、概率等)。 掌握数据挖掘的基本过程和步骤,掌握数据挖掘的方法。

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