Yıllık maaşı 500.000 olan bir büyük veri mühendisini işe almak neden zordur?
2018'e dönüp baktığımızda, maaş kesintileri, işten çıkarmalar ve internetin kışı ana tema haline gelmiş gibi görünüyor.Aslında sermaye piyasası küçüldü mü?
Aslında öyle değil. 2018 yılının Haziran ayında, Ant Financial da 14 milyar yuan finansman aldı ve daha popüler olan büyük veri endüstrisi, finansmanda 2018'de 127,31 milyar yuan topladı, bu rakam 2017'deki miktarın iki katı. Bu nedenle, iyi projeler ve iyi endüstriler her zaman pazar için yatırım yapmaya değer.
Şu anda, bir büyük veri mühendisinin aylık maaşı 10.000'in üzerinde ve birkaç yıllık iş tecrübesi olan bir veri analisti, Maaş 400.000 ile 600.000 yuan arasında Ve en iyi büyük veri teknik yetenekleri Yıllık maaş kolayca bir milyonu aşıyor , Büyük veri geliştirmenin yeni mezunları bile 200.000 yıllık maaş .
01
Beş büyük kahve burada duruyor
02
Kurs dört yinelemeden geçti ve teknoloji her zaman güncel
03
Tüm süreci canlı yayınlayın, sorunları gerçek zamanlı olarak şüphe bırakmadan çözün
04
Sınıfta ödev, öğretim asistanı ve öğretim kalitesini sağlamak için takip
05
İşletmelerin ihtiyaçlarını karşılayacak beş pratik proje
Kurs Tanıtımı
15 anahtar modül, 212 bilgi noktası
Önceki kurslarla karşılaştırıldığında, bu kurs ayrıntılı teknik malzemeleri ve eğitim yazılımını güncellemiştir. "Spark ML Algoritması" Modüller temel bilgileri birleştirir ve "Java performans optimizasyonu ve dağıtılmış ara yazılım" Modüller hedeflenmiş bir şekilde yükseltilir.
2019 büyük veri gerçek savaş taslağı (tam yığın tipi)
1. Linux işletim sistemi
Kuruluşta, istisnasız olarak, Linux, projeleri oluşturmak veya dağıtmak için kullanılır ve genellikle Linux ortamında geliştiririz. Büyük veri alanına girmek için, Hadoop, Kafka, Spark, Storm, Redis ve daha birçok dersi daha iyi öğrenmek için Linux için iyi bir temel oluşturmak gerekiyor.
1. Linux kaynağı ve geliştirme durumu
2. Linux ortak dağıtımı
3. Linux kurulumu
4. Linux sürüm bilgisi
5. Linux temel işlem komutları
6. Linux Dizin Yapısına Giriş
7. Linux sistemi kullanıcı hesabı yönetimi
8. Linux sistemi kullanıcı grubu yönetimi
9. Linux sistem kullanıcıları için ilgili belgelerin açıklaması
10. Linux sudo izin açıklaması
11. Linux ortak dosya komutları
12. Linux ortak dizin komutları
13. Linux dosyası bilgi görünümü
14. Linux dosya ve dizin istatistikleri becerileri
15. Linux dosya öznitelikleri
16. Linux dosya türleri
17. Linux dosya ve dizin arama becerileri
18. Linux metin dosyası işlemi
19. Linux dosya izinleri, sıkıştırma ve açma
20. Linux sistemi çalıştırma ve işlem çalıştırma bilgileri
21. Linux disk alanını görüntüle
22. Linux ortam değişkenleri
23. Linux Kabuk Programlama
24. Linux işlemlerini görüntüleyin ve sonlandırın
25. Linux girişi ve çıkışı ve yeniden yönlendirme
26. Linux uzaktan oturum açma ve yeniden yönlendirme
Pratik proje: Her gün kişisel dizindeki .log sonek dosyasını temizlemek için bir komut dosyası yazın, onu özel geri dönüşüm kutusuna temizleyin ve her gün saat ikide çalıştırın.
2. Hadoop ekosistemi (çevrimdışı bilgi işlem)
Hadoop, büyük verileri analiz etmek ve işlemek için bir yazılım platformudur. Bu, Appach'ın Java dilinde uygulanan açık kaynaklı yazılımının bir çerçevesidir. Çok sayıda bilgisayardan oluşan bir kümede büyük miktarda veri için dağıtılmış hesaplama uygular. Bu bölümde, yalnızca önceki Linux bilgisini kullanmakla kalmayacak, aynı zamanda hadoop mimarisi hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olacaksınız; bu, gelecekte büyük bir veri projesi oluşturmanız için sağlam bir temel oluşturmayacaktır.
Hadoop
1. Hadoop'a giriş, gelişiminin kısa bir tarihi ve doğum nedeni
2. Hadoop ekosistem mimarisi, bileşen açıklaması
3. Hadoop sözde dağıtılmış ortam yapısı ve tamamen dağıtılmış ortamın açıklaması
4. Hadoop güvenlik sertifikası açıklaması
5. Hadoop kümesi nasıl genişletilir
HDFS
1. HDFS dağıtılmış dosya sistemi açıklaması
2. HDFS blok konsepti
3. HDFS isim kodu ve veri düğümünün ayrıntılı açıklaması
4.HDFS HA ayrıntılı açıklama
5. HDFS komut satırı arayüzü, verileri oku
6. HDFS komut satırı arayüzü, veri yaz
7. HDFS komut satırı arayüzü, verileri sil
8. HDFS komut satırı arayüzü, distcp kümeler arası dağıtılmış kopya verileri
9. HDFS sıkıştırması ve parçalanması
10. HDFS dosya biçimi: metin dosyası, sıra dosyası, rcfile, orcfile, parke
11. HDFS'nin çeşitli dosya formatlarının karşılaştırılması
İPLİK
1. Klasik Mapreduce 1 yapısının sakıncaları
2. Mapreduce 2'de YARN'ın tanıtımı
3. YARN çekirdek yapısı açıklaması
4. İPLİK'in çalışma mekanizması
5. YARN mimari analizi
6. YARN yerleşik zamanlayıcı: adil zamanlama ve kapasite çizelgeleme
7. YARN üzerindeki görevlerin yürütme ortamı
8. İPLİK üzerindeki görevlerin spekülatif yürütme mekanizması
9. YARN üzerinde JVM görevlerin yeniden kullanımı
Harita indirgeme
1. Genel işlem açıklamasını MapReduce
2. MapReduce dizin girişi, çoklu dizin girişi, girdi biçimi alt sınıf tanıtımı
3. Harita sürecini küçültün
4. Mapreduce birleştirme işlemi
5. Mapreduce azaltma süreci
6. Mapreduce sonuç çıktısı, çıktı biçimi alt sınıf tanıtımı
7. Helloword'un MapReduce dünyasında wordcount operasyon uygulaması
8. MapReduce Wordcount öğeleri paketlenir ve çalıştırılır
9. MapReduce yerleşik sayacının anlamının açıklaması
10. Tam sıralamanın Mapreduce örnek açıklaması
11. Mapreduce örnek açıklamasının kısmi sıralaması
12. Mapreduce örneği açıklaması harita sonu bağlantıya katıl
13. Mapreduce örneğinde açıklanan son bağlantıyı azaltın
14. Matris çarpımının Mapreduce örnek açıklaması
15. Özel formatı küçültün
16. MRUnit birim test kullanımını azaltın
Hadoop Akışı
1. Hadoop akışının kullanıma sunulmasının amacı
2. Hadoop akış mekanizması açıklaması
3. Hadoop akışı yazmak için Python kullanın
4. Hadoop akışını yazmak için Shell'i kullanın
Pratik proje: Veri temizleme, veri işleme, sıkıştırma mantığı yazmak ve sonuçları hdflere aktarmak için hadoop akışının yerel mr ve python sürümlerini kullanın.
3. Hive (veri ambarı)
Hive, yapılandırılmış veri dosyalarını bir veritabanı tablosuyla eşleştirebilen ve SQL ifadelerini yürütmek için MapReduce görevlerine dönüştürebilen basit SQL sorgu işlevleri sağlayan Hadoop tabanlı bir veri ambarı aracıdır. Avantajları, düşük öğrenme maliyetleri, basit MapReduce istatistikleri, SQL benzeri ifadeler aracılığıyla hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir, özel MapReduce uygulamaları geliştirmeye gerek yoktur ve veri ambarlarının istatistiksel analizi için çok uygundur. Hive, işin en sık kullanılan kısmı ve görüşmenin odak noktasıdır.
1. Hive'a Giriş
2. Hive ve Hbase Pig arasındaki fark
3. Kovan sistemi mimarisi
4. Kovan kurulumu ve ortak parametre yapılandırması
5. Kovan kabuğu komut kullanımı
6. Kovan veritabanı veri tablosu işlemleri
7. Kovan verilerini dışa aktarma
8. Kovan veri yükleme
9. Kovan dış tablosu ve bölüm tablosu açıklaması
10. HiveQL yaygın olarak kullanılan ifadeler
11. HiveServer2 açıklaması
12. kovan işlevi tanıtımı
13. kovan analiz fonksiyonu ve pencere fonksiyonu
14. Kovan özel UDF / UDAF işlevi
15. Kovan optimizasyonu ve güvenliği
Pratik proje: kanal gibi çerçevelerle birleştirilmiş günlük işleme
Dört. Sqoop (veri taşıma aracı)
sqoop, temel olarak Hadoop (Hive) ve geleneksel veritabanları (mysql, postgresql ...) arasında veri aktarmak için kullanılır. İlişkisel bir veritabanından Hadoop'un HDFS'sine veri aktarabilir veya HDFS'den veri aktarabilir. İlişkisel veritabanına aktarın.
1. Sqoop çerçevesine giriş
2. Sqoop çerçeve ilkesi analizi
3. Sqoop çerçeve kurulum adımlarının gösterimi
4. Sqoop1 ve Sqoop2'nin analizi ve karşılaştırması
5. Sqoop, veritabanı içe aktarma ilkesine ilişkin derinlemesine bir anlayışa sahiptir
6. Sqoop ihracat veri ilkesi analizi
7. Sqoop depolama formatını ayarlayın ve sıkıştırmayı kullanın
8. Sqoop verileri hdfs analizi gerçek savaşına aktar
9. Sqoop artımlı içe aktarma işlevi kod uygulaması
10. Sqoop RDBMS ve Hive operasyon gösterimi
Açıklamalar: sqoop temel olarak kaynak kod analizi ve API kullanımı içindir.Küçük ve orta ölçekli şirketler tarafından kullanım sıklığı dikkate alınarak projede kullanımı gösterilecektir.
Beş. HBase (dağıtılmış veritabanı)
HBase, Google'ın BigTable modellemesine atıfta bulunan açık kaynaklı, ilişkisel olmayan dağıtılmış bir veritabanıdır (NoSQL) ve programlama dili Java'dır. HBase, sütundaki BigTable belgesinde belirtilen sıkıştırma algoritmasını, bellek işlemini ve Bloom filtresini uygular. HBase tabloları, MapReduce görevlerinin girdisi ve çıktısı olarak kullanılabilir ve verilere Java API aracılığıyla erişilebilir. Ayrıca REST, Avro veya Thrift API aracılığıyla da erişilebilir.
Performans son zamanlarda önemli ölçüde artmış olsa da HBase, SQL veritabanlarının doğrudan yerini alamaz. Bugün, Facebook'un mesajlaşma platformu dahil olmak üzere birden çok veriye dayalı web sitesine uygulanmıştır.
1. HBase'e kapsamlı genel bakış
2. HBase veritabanı özellikleri
3. Ana ünite oluşturma
4. HBase Shell işlem açıklaması
5.HBase Java API açıklaması
6. HBase yardımcı işlemci kullanımı
7. HBase ve Mapreduce entegrasyonu kullanım açıklaması
8. HBase yedekleme ana açıklaması
9. HBase veri modeli açıklaması
10. HBase veritabanı veri depolama ve okuma fikirlerinin açıklaması
11. HBase veri çevrimiçi yedekleme fikirlerinin açıklaması
12. HBase veri taşıma ve içe aktarma planının açıklaması
13. Bölge adresleme modu
14. HBase ikincil endeks yapım şeması
15. HBase RowKey tasarım ilkeleri
16.HBase performans ayarı
Altı. Flume (dağıtılmış günlük toplama sistemi)
Flume, Cloudera tarafından sağlanan yüksek düzeyde erişilebilir, yüksek güvenilirliğe sahip, dağıtılmış bir toplu günlük toplama, toplama ve iletim sistemidir.Flume, veri toplamak için günlük sistemindeki çeşitli veri göndericilerini özelleştirmeyi destekler; aynı zamanda, Flume sağlar Veriler basitçe işlenir ve çeşitli veri alıcılarına yazılır (özelleştirilebilir).
1.Flume çerçevesi ilkesi ve uygulama senaryosu analizi
2.Flume çerçevesi kullanım senaryosu analizi
3. Kanala genel bakış ve prensip analizi
4. Flume'deki Etkinlik kavramı ve Soket ilişkisi
5.Flume çalışma mekanizması analizi
6. NetCat Kaynak kaynak kodu analizi
7. Kanal ajanı ilkesi açıklaması ve kabuk yapılandırması
Pratik proje: Flume ve HDFS'yi birleştirmek, HDFS'de veri toplamak, Hive çalışan dizinlerini hdfs dosya sistemine toplamak.
Yedi, Scala kursu
Scala, java'ya benzer bir programlama dili olan çok paradigmalı bir programlama dilidir. Asıl amaç, ölçeklenebilir bir dil uygulamak ve nesneye yönelik programlama ve işlevsel programlamanın çeşitli özelliklerini entegre etmektir.
1. ölçeklendirme ortamı yapılandırması
2. scala mimarisi
3. ölçek yorumlayıcısı, değişkenler, yaygın veri türleri vb.
4. Scala'nın koşullu ifadeleri, girdi ve çıktıları, döngüleri ve diğer kontrol yapıları
5. skala fonksiyonları, varsayılan parametreler, değişken uzunluk parametreleri vb.
6. scala dizisi, değişken uzunluk dizisi, çok boyutlu dizi vb.
7. Scala'nın haritalama, tuple ve diğer işlemleri
8. Fasulye özellikleri, yardımcı yapıcılar, ana kurucular vb. Dahil olmak üzere ölçek sınıfları.
9. Scala nesneleri, tekli nesneler, yardımcı nesneler, genişletilmiş sınıflar, yöntemleri uygulama vb.
10. Ölçekli paket, giriş ve miras kavramları
11. Scala'nın özellikleri
12. ölçek operatörleri
13. scala istisna işleme
8. Kafka (Akış İşleme Platformu)
Kafka, genellikle büyük veri akışı işleme senaryolarında kullanılan dağıtılmış bir mesajlaşma sistemidir. Spark bellek hesaplama çerçevesi ile birlikte, akış işleme senaryolarında altın bir kombinasyondur. Bu kurs, Kafka'nın kurulumu ve yapılandırması, Producer API kullanımı, Tüketici API kullanımı ve üçüncü taraf çerçevelerle (Flume, Spark Streaming) entegre geliştirme dahil olmak üzere Kafka dağıtılmış mesajlaşma sistemini pratik bir şekilde öğrenir. Her bilgi noktasının öğrenilmesi için gerçek programlama ve gerçek işlemler vardır ve soyut teorik kavramları bir bakış açısıyla öğrenmek inanmaktır.
1. Kafka'ya başlarken
2. Kafka kümelenme inşası teorisi ve pratiği
3. Kafka Topic gerçek savaş
4- Kafka, üretici teorisi ve pratiği geliştirir
5. Kafka geliştirme tüketici teorisi ve uygulaması
6. Kafka, yapılandırılmış verileri gönderir ve alır
7. Kafka yapılandırılmamış verileri gönderir ve alır
8. Kafka, Flume çerçevesini entegre ediyor
9. kıvılcım, Kafka verilerini okur
Dokuz, Kıvılcım Çekirdeği
Spark bellek hesaplama çerçevesi şu anda en popüler büyük veri hesaplama çerçevesidir. Spark, büyük veri geliştiricileri ve veri bilimcileri için vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir.
Bu kurs esas olarak Spark Core'un içeriğini öğrenir. Spark kümesi kurulumu, Spark geliştirme ortamı oluşturma, Spark Core programlama modeli, Spark programı çalışma prensibi, Spark performans ayarı vb. Dahil.
1. Spark'ın kökeni ve felsefesi
2. Spark kümesinin kurulumu, başlatılması ve test edilmesi
3. Spark'ın temel mimarisine ve API'sine giriş
4. wordCount programını (Scala, Java) oluşturmak ve geliştirmek için park geliştirme ortamı
5. wordCount programının küme dağıtımı ve Spark UI'ye giriş
6. Spark hesaplama çerçevesinin temel soyutlaması-RDD (teori ve giriş)
7. Kıvılcım RDD oluşturma gerçek muharebe (Scala, Java)
8. Kıvılcım RDD operasyonu - dönüşüm operatörü savaşı (Scala, Java)
9. Kıvılcım RDD işlemi - eylem operatörü gerçek muharebe (Scala, Java)
10.Spark RDD hesaplama sonuçları gerçek savaşı kaydeder (Scala, Java)
11. RDD'yi önbelleğe alma ve kalıcılık savaşı (Scala, Java)
12.Spark dağıtılmış paylaşılan değişken savaş akümülatörü ve yayın değişkenleri (Scala, Java)
13.Spark programı kümesi dağıtım yöntemi gerçek mücadele
14. Spark programı çalıştırma sürecinin analizi
15. Spark programlarının izlenmesi ve hata ayıklanması
16. kıvılcım çekirdek yorumlama
17. Kıvılcım performans ayarı (karıştırma)
18.Spark Core veri analizi gerçek mücadele
19. Spark bellek yönetim modeli
20. Kıvılcım performansı ayarı (karıştır)
21. Spark kaynak kodunu okumaya başlama
10. Spark SQL
Yeni başlayanların çoğu büyük veri kavramı konusunda muğlaktır.Büyük veri nedir, neler yapılabilir, öğrenirken hangi yol izlenmeli ve öğrendikten sonra nerede geliştirilmeli, daha fazlasını bilmek istiyor, öğrenmek istiyor Öğrenciler büyük veri öğrenme kesinti grubuna katılmaya davetlidir: 740041381, sizinle paylaşacak çok sayıda kuru ürün (sıfır tabanlı ve gelişmiş klasik gerçek savaş) ve size mevcut yerel en iyileri paylaşmak için ücretsiz dersler vermek üzere Tsinghua Üniversitesi'nden mezun olan kıdemli bir büyük veri öğretim görevlisi Büyük veri üst düzey pratik pratik öğrenme süreci sistemini tamamlayın.
Bu kurs, Spark'ın yapılandırılmış API'sini (DataFrame, Dataset ve SQL) basit bir şekilde öğrenecektir. SparkSQL, Spark geliştirme mühendisleri tarafından büyük veri projelerinde sıklıkla kullanılan bir Spark modülüdür.ParkSQL'in her bilgi noktasının derinlemesine açıklamalarına ve SparkSQL performans ayarlamasına ek olarak, ayrıca HDFS, Hive, HBase, MongoDB, Oracle, MySQL vb. Üç taraf veri depolama çerçevesi. Her bilgi noktası, pratik bir kodlama yolu ile açıklanır, ne olduğunu ve nedenini daha da iyi bilir.
1.Spark SQL arka plan tanıtımı
2. SparkSQL, DataFrame, Dataset arasındaki ilişki
3. ParkSQL'e genel bakış
4.SparkSQL veri türü
5. SparkSQL gerçek savaş operasyonuna katılın
6.SparkSQL pratikte veri okuma ve yazma
7. SparkSQL, Hive'daki verileri işler
8. SparkSQL ayarı
9. SparkSQL veri analizi durumu gerçek mücadele
10. Spark SQL birleştirme operasyonu gerçek mücadele ve ayarlama
11. SparkSQL UDAF geliştirme savaşı
12. SparkSQL pencere işlevi savaşı
13. SparkSQL veri analizi durumu 1 (alışveriş web sitesi veri analizi)
14. SparkSQL veri analizi durumu 2 (trafik araçları-güverte arabası analizi)
11. Kıvılcım Akışı (Akış İşleme Platformu)
Spark akışı, Spark'ın temel API'sinin bir uzantısıdır. Gerçek zamanlı veri akışı işlemesi için ölçeklenebilirlik, yüksek verim ve hata toleransı özelliklerine sahiptir. Kafka, flume, Twitter, ZeroMQ, Kinesis vb. Kaynaklardan veri elde edebilir veya verileri yüksek dereceli harita, küçültme, birleştirme, pencere gibi karmaşık algoritmalarla hesaplayabiliriz. Son olarak, işlenen veriler dosya sistemine, veritabanına ve gerçek zamanlı panele aktarılabilir. Aslında, işlenen verileri Spark'ın makine öğrenme algoritmalarına ve grafik işleme algoritmalarına uygulayabilirsiniz.
1. Spark Streaming çerçeve mekanizması
2. Kıvılcım Akış süresi ve penceresi kavramı
3. Spark Streaming DStream ile RDD arasındaki ilişki
4. Spark Streaming performans ayarı
5. Spark Streaming'in Kafka'yı entegre etmesi için iki yol
6. SparkStreaming, kafka'yı entegre eder: Tam olarak bir kez tüketim semantiğine nasıl ulaşılır
7. Spark Streaming veri analizi örneği: kara liste filtreleme
Pratik proje: toplama işlemi için Kafka verilerini okuyun ve koşul filtrelemeden sonra HDFS'ye yazın
12. Spark ML (makine öğrenimi algoritması)
Teorik temel: Spark MLlib'e genel bakış, veri yapısı, uygulama senaryoları Spark, regresyon algoritmaları, sınıflandırma algoritmaları ve algoritma ilkelerine genel bir bakış uygular.
1. Sistem tanıtımı ve sistem ilkesini tavsiye edin
2. Öneri sistemi geri çağırma algoritmasında kişiselleştirilmiş öneri
3. Öneri sistemi sıralama algoritmasında kişiselleştirilmiş öneri
4. Spark mllib regresyon algoritmasına, sınıflandırma algoritmasına, işbirliğine dayalı filtreleme algoritmasına dayanır
5. Büyük ölçekli makine öğrenimi platformu (Angle)
13. Storm (dağıtılmış gerçek zamanlı veri hesaplama sistemi)
Storm, çok sayıda veri akışını basit ve güvenilir bir şekilde idare edebilen, açık kaynaklı dağıtılmış gerçek zamanlı bir bilgi işlem sistemidir. Ayrıca, yatay genişlemeyi destekler ve yüksek hata toleransına sahiptir, her mesajın işlenmesini sağlar. Fırtına çok hızlıdır (küçük bir kümede, her düğüm saniyede milyonlarca mesajı işleyebilir).
Storm'un konuşlandırılması, çalıştırılması ve bakımı çok rahattır ve daha da önemlisi, uygulamaları geliştirmek için herhangi bir programlama dili kullanılabilir.
1. Fırtınaya Giriş
2. Fırtına ilkeleri ve kavramları
3. Fırtına ve Hadoop'un Karşılaştırması
4. Fırtına ortamı inşaatı
5. Storm API'ye başlarken
6. Fırtına Musluğu
7. Fırtına Gruplama stratejisi ve eşzamanlılık
8. Fırtına, zoolkeeper kilit kontrol ipliğinin tanıtımını optimize eder
9. Fırtına tekilleştirme modu
10.Storm kabuğu komut dosyası geliştirme
11. Fırtına toplu işlemi
12. Fırtına olağan işlem bölümleme işlemi
13. Fırtına gün bazında hesaplanır
14. Fırtına opak bölüm işlemi
15. Fırtına işlemi
16. Fırtına Trident
14. Java performans optimizasyonu ve dağıtılmış ara yazılım analizi
1. JVM bellek modeli hakkında tekrar konuşun
2. JVM algoritması ve çöp toplama mekanizması
3. JVM üretim ortamı izleme komutları ve göstergeleri
4. JVM mülakatları için yaygın test sitelerinin analizi
5. Java çok parçacıklı savaş
6. Java kilit mekanizması analizi ve optimizasyonu
7. Kafka ve ZooKeeper'ın dağıtılmış mesaj kuyrukları ilkesi
8.5. ZK'nın kafka'daki rolü, dağıtılmış ortamda lider mekanizması ve algoritma çalışması
Okumak için aşağı kaydırın, doğrudan rüzgarlı asistandan alabilirsiniz (WeChat Kimliği: phoebe2016524)
Üç yıllık iş deneyimini güçlendiren beş ticari pratik proje
2019 gerçek savaş projesi güncellemesi, büyük veri projeleri için temel unsurları ekliyor Veri Ambarı Merkezi Projesi Ve acilen ihtiyaç duyulan pazar işleri (E-ticaret) Öneri sistemi projesi 3 yıllık tecrübesi ile emektarına kaybetmeden, işe girdiğinizde hızlıca başlamanızı sağlayan, eskisine göre pazara daha yakın.
Diğer öğeleri görüntülemek için sola ve sağa kaydırın
Yeni başlayanların çoğu büyük veri kavramı konusunda muğlaktır.Büyük veri nedir, neler yapılabilir, öğrenirken hangi yol izlenmeli ve öğrendikten sonra nerede geliştirilmeli, daha fazlasını bilmek istiyor, öğrenmek istiyor Öğrenciler büyük veri öğrenme kesinti grubuna katılmaya davetlidir: 740041381, sizinle paylaşacak çok sayıda kuru ürün (sıfır tabanlı ve gelişmiş klasik gerçek savaş) ve size mevcut yerel en iyileri paylaşmak için ücretsiz dersler vermek üzere Tsinghua Üniversitesi'nden mezun olan kıdemli bir büyük veri öğretim görevlisi Büyük veri üst düzey pratik pratik öğrenme süreci sistemini tamamlayın.
Ders hasadı
1. Büyük veri teorisi ve teknik temel
İlkemiz olarak "her öğretmen sadece aşina olduğu şey hakkında konuşur" ve öğretme sorumluluk sistemini öğretmenin yetenek modeline göre böler ve öğrencilerin sağlam temel becerilerini canlı bir dil ve zengin eğitim yazılımı içeriğiyle geliştirir ve 0'dan 1'e bir atılımı tamamlarız. .
2. Büyük ölçekli kurumsal projelerde pratik deneyim
Teorik modele ek olarak, bu kurs 5 kurumsal düzeyde proje ve 5 pratik alıştırma ile donatılmıştır.Eğitmenler, daha önce öğrendiğiniz teorik bilgileri derinlemesine sindirmenize olanak tanıyan, işletme tarafından tanınan pratik projeleri çıkarmak için kendi iş deneyimlerini birleştirir. Tam bir geliştirme sürecini deneyimlemek için bunu kendiniz yapın.
3. Mimarlık ve mimar düşünce ilkelerinde ustalaşın
Noktadan yüzeye, büyük veri teknolojisi mimarisini basitten derine doğru anlayın ve şirketin büyük veri proje mimarisi ve planlaması için yetkin olabilir, kurumsal düzeyde büyük ölçekli eksiksiz proje geliştirme yeteneğine sahip olabilir, veri toplama ve işleme sürecini tamamlamak için büyük veri becerilerinden tam olarak yararlanabilirsiniz.
4. Pratik iş katmanı ve ürün katmanı becerileri
Ürün kim için ve ne için, nasıl tanıtılmalı ve satılmalı, her bağlantıdaki teknoloji nasıl yardım sağlıyor, mevcut ürünler ve teknolojiler makul mi ve daha iyi bir iş modeli sağlayabilirler mi? Bu sorunlar için, mimar eğitmenlerimiz zengin deneyime sahiptir ve size yalnızca sağlam beceriler öğrenmek için değil, aynı zamanda ürün görünümünüzü ve iş görüşünüzü iyileştirmeniz için rehberlik eder.
Büyük veri savaşı Pazara uyarlanabilen kapsamlı büyük veri endüstrisini destekleyin % 95 Büyük veri konumlarından mevcut pozisyonlar şunları içerir: Büyük veri madenciliği mühendisi, Hadoop geliştirme mühendisi, Spark geliştirme mühendisi, büyük veri ambar mühendisi, büyük veri analisti, büyük veri operasyon ve bakım mühendisi ...
