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石家庄大数据分析培训哪家口碑好?

发布时间:2022-11-15 10:54:03来源:尚训网综合


大数据分析培训课程通过线上线下、直播录播与平台结合的方式,让您在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升:从基础的数据分析理论方法到需备的数据分析算法,再到流行的数据可视化技术以及基于Python的数据分析语言,直至时下热门的大数据分析技术。
大数据为什么这么火?
  • 01

    人才紧缺

    未来3至5年,中国需要150万左右的大数据相关人才,目前大数据从业人数不足50万,市场需求远远得不到满足。

  • 02

    高薪纳贤

    2018年大数据行业起薪突破20万每年,比互联网普通技术开发人员多出1.34倍,且招聘人数扩大为7.8倍。

  • 03

    行业需求

    大数据对接金融、电商、医疗、新零售、物联网、工业、农业、交通和能源等行业,人才需求量持续扩大。

  • 04

    一将难求

    前有万达集团60万年薪聘请大数据人才,后有大数据专业毕业生20w年薪就职,大数据人才“重金难觅”

大数据分析师适合人群
  • 1.各行业数据分析、数据挖掘从业人员

  • 2.在校数学,计算机,统计等教师和学生

  • 3.经济,医学,生物研究等院科研人员

  • 4.数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士

大数据课程特色
  • 1

    全栈式技术覆盖

  • 2

    原理级深度讲解

  • 3

    企业级项目实战

  • 4

    真实云开发环境

达内教学环境
达内相关介绍

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石家庄达内大数据分析培训

大数据发展到今天,已经是越来越成熟,无论是大型互联网公司,还是小型的创业公司,都能看见大数据的身影。那么,学习大数据必须掌握哪些核心技术呢?

一、数据采集与预处理

数据采集就是将这些包括移动互联网数据、社交网络的数据等各种来源的数据,写入数据仓库中,把零散的数据整合在一起,对这些数据进行综合分析。

Flume NG作为实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时,对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(比如文本,HDFS,Hbase等)。

NDC,Netease Data Canal,直译为网易数据运河系统,是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。

Logstash是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据、转换数据,然后将数据发送到您较喜欢的 “存储库” 中。

Sqoop,用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中,也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构,主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举,nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程,之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。

Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。

二、数据存储

Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。

HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。

Phoenix,相当于一个Java中间件,帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn是一种Hadoop资源管理器,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

Mesos是一款开源的集群管理软件,支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis是一种速度非常快的非关系数据库,可以存储键与5种不同类型的值之间的映射,可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中,使用复制特性来扩展性能,还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。

Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎,Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念,它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。

三、数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算,”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多,需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂,这个时候就需要任务调度系统,比如oozie或者azkaban,对关键任务进行调度和监控。

四、数据查询分析

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Hive是为大数据批量处理而生的,Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈

Impala是对Hive的一个补充,可以实现的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop,用来进行大数据实时查询分析。

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点,它将Job中间输出结果保存在内存中,从而不需要读取HDFS。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

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具,包括全文搜索和Web爬虫。

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。

Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎,基于Lucene的搜索服务器,可以的储存、搜索和分析海量的数据。

五、数据可视化

对接一些BI平台,将分析得到的数据进行可视化,用于指导决策服务。主流的BI平台比如,国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等,国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

大数据技术的体系庞大且复杂,每年都会涌现出大量新的技术,目前大数据行业所涉及到的核心技术主要就是:数据采集、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

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