CDA大数据分析就业班课程是立足于市场需求,精心打磨的就业课程,适宜0基础需求的学习,课程内容由浅到深,让大家逐步掌握大数据核心技术,包含了大数据技术和大数据分析,电商 金融 电力等案例实战,学完后找工作更有自信。
第一部分 大数据平台:
大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层,是一个复杂的IT系统,需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。
1.1采集层:Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集,另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据;
1.2储存层:分布式文件系统HDFS最为常用;
1.3计算层:有不同的计算框架可以选择,常见的如MapReduce、Spark等,一般来讲,如果能使用计算框架的“原生语言”,运算效率会最高(MapReduce的原生支持Java
,而Spark原生支持Scala);
1.4应用层:包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等,更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力;
第二部分 大数据分析:
大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换
2.1数据分析方法论:统计基础 微积分(求导)代数(矩阵运算)等
2.2统计模型:方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型:决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等
温馨提示:内容为网友见解,仅供参考