數據管理 學習產品

適用對象:需要了解大數據,或者需要熟知大數據管理、維護、開發和數據分析的人

學習成長路徑
  • L1

    了解相關產品、技術的概念和定義、學習產品、技術的特性及區別、掌握辦公軟件的基礎操作技巧

  • L2

    掌握產品、技術的知識體系;通過知識體系學習考取相關認證;掌握系統及開發技術的安裝和配置方法。

  • L3

    掌握產品、技術的最佳實踐方法;領會管理方法、產品、技術在對應領域的應用和落地方式;學習最新最熱的趨勢技術。

  • L4

    掌握相關技術、產品的優化和提升的實踐指南;學習業務、技術和架構等的規劃和設計方法。

課程列表
BD211 : 企業級大數據技術與應用 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 1. 了解大數據業內最新發展趨勢,深入掌握Hadoop的原理,Hadoop生態系統 2. 深入學習yarn 框架下的MapReduce,掌握MapReduce研發 3. 掌握HDFS 開發 4. 了解Hadoop集群規劃,應用案例解析 5. 列式數據庫HBase的基本原理,應用場景,掌握基本的編程技巧 6. 學習掌握 Hive工具 , 分布式協調系統Zookeeper的基本原理,應用場景,掌握基本的編程技巧 7. 掌握Spark技術 8. 掌握Impala 9. 掌握相關的大數據核心組件

培訓時長:

18 小時

預備知識:

BD222 : 大數據平臺Spark深入實踐 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境,但是兩者之間還存在一些不同之處,這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越,換句話說,Spark 啟用了內存分布數據集,除了能夠提供交互式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。本課程深入學習Spark技術,通過本課程的學習,可以掌握: 1. 掌握Spark 部署中常見的方法與注意事項; 2. 掌握Spark集群規劃方法及配置優化方法; 3. 掌握Spark 原理 RDD,PariRDD; 4. 掌握Spark讀取與存儲數據的方法; 5. 掌握Spark SQL 使用; 6. 掌握Spark Streaming 原理與使用及優化辦法。

培訓時長:

24 小時

預備知識:

熟悉Linux/UNIX以及C++、Java或Python語言。

BD232 : 大數據平臺Storm實踐 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 了解大數據業內最新發展趨勢,深入掌握Storm的原理,Storm生態; 掌握Storm大數據平臺技術及原理; 深入學習yarn框架下的Storm,掌握Storm研發; 掌握Storm開發; 了解Storm集群規劃,應用案例解析; 列式數據庫Storm的基本原理,應用場景,掌握基本的編程技巧。

培訓時長:

24 小時

預備知識:

熟悉Linux/UNIX以及C++、Java或Python語言。

BDM111 : Hadoop大數據分析培訓 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 掌握大數據的關鍵技術和挖掘分析技術使用,便于把大數據技術落地到自己的工作實踐中

培訓時長:

30 小時

預備知識:

BDM121 : Hadoop大數據系統管理與開發 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 掌握Hadoop大數據集群的搭建方法 、掌握大數據的數據采集、數據存儲、數據分析技術 、掌握大數據生態鏈的各種常用工具用法

培訓時長:

30 小時

預備知識:

BDM122 : 大數據技術原理與應用核心實戰 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 學習大數據的基本概念 、學習大數據處理架構Hadoop 、學習分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、分布式并行編程模型MapReduce、基于內存的大數據處理架構Spark、大數據在互聯網、生物醫學和物流等各個領域的應用

培訓時長:

12 小時

預備知識:

BDM123 : 大數據技術原理與應用進階 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 學習Spark的部署方法和運行原理; 、使用Spark SQL和Spark DataFrame進行數據管理; 、使用Spark Streaming實現基礎的流式計算。

培訓時長:

12 小時

預備知識:

BDM124 : Spark及BDAS技術應用 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 1、全面了解大數據實時處理技術的相關知識 2、學習Spark的核心技術方法以及應用特征 3、深入使用Spark在大數據處理中的使用 4、掌握BDAS相關工具及其主要功能 5、學會簡單的scala編程 6、掌握準實時的處理技術 7、掌握spark的圖像處理的技術原理 8、了解spark在業界的應用 9、深入了解spark的算法庫

培訓時長:

24 小時

預備知識:

BDM125 : Hadoop大數據開發精品實戰 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 1、了解大數據在行業的發展情況 2、了解大數據的理論基礎知識 3、了解大數據的發展趨勢 4、動手Clouders Manager的安裝和部署 5、熟知CDH的安裝配置和解決越到的問題 6、熟悉Hadoop分布式文件系統 7、懂得hdfs分布式文件系統的使用 8、了解MapReduce工作原理 9、熟知Hadoop集群硬件配置規劃 10、懂得Hadoop集群配置及優化 11、學會如何維護和監測Hadoop集群 12、學會怎么使用Sqoop連接關系數據庫進行數據導入導出 13、了解Hive數據倉庫的開發和應用 14、Hue的web頁面的數據庫開發 15、精通Hbase列式數據庫的開發 16、熟悉hadoop衍生數據處理 17、學會kettle等數據處理的工具

培訓時長:

36 小時

預備知識:

BDM127 : 基于Spark大數據處理技術及應用 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 1、全面了解大數據實時處理技術的相關知識 2、學習Spark的核心技術方法以及應用特征 3、深入使用Spark在大數據處理中的使用 4、掌握BDAS相關工具及其主要功能 5、學會簡單的scala編程 6、掌握準實時的處理技術 7、掌握spark的圖像處理的技術原理 8、了解spark在業界的應用 9、深入了解spark的算法庫

培訓時長:

30 小時

預備知識:

BDM131 : 數據倉庫模型建設與數據挖掘實戰 課程難度

視頻學習:

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學習收獲 能夠進行建模和數據倉庫管理工作 、對ETL有更深入的認識及對方法的掌握 、充分理解數據挖掘和數據倉庫的方法論 、提高自己分析問題解決問題的實際能力

培訓時長:

18 小時

預備知識:

近期開課列表
課程安排為預排時間,具體開課時間請與您的學習顧問咨詢。
序號 課程名稱 課程時長 開課日期 上課地點 上課方式
1 BD211:企業級大數據技術與應用 18小時 2019/12/19、20、21 廣州 線下面授
2020/2/21、22、23 深圳 線下面授
2020/3/23、24、25 廣州 線下面授
2020/4/7、8、9 北京 線下面授
2 BD222:大數據平臺Spark深入實踐 24小時 不定期開班 - -
3 BD232:大數據平臺Storm實踐 24小時 不定期開班 - -
4 BDM111:Hadoop大數據分析培訓 30小時 不定期開班 - -
5 BDM121:Hadoop大數據系統管理與開發 30小時 不定期開班 - -
6 BDM122:大數據技術原理與應用核心實戰 12小時 不定期開班 - -
7 BDM123:大數據技術原理與應用進階 12小時 不定期開班 - -
8 BDM124:Spark及BDAS技術應用 24小時 不定期開班 - -
9 BDM125:Hadoop大數據開發精品實戰 36小時 2020/1/4、5、11、12 北京 線下面授
10 BDM127:基于Spark大數據處理技術及應用 30小時 不定期開班 - -
11 BDM131:數據倉庫模型建設與數據挖掘實戰 18小時 不定期開班 - -

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