北京大数据课程培训

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一、大数据课程介绍:
程序员大数据+人工智能六维全息课程，秉承从理论到实践，从应用到原理，从细节上学习掌握大数据分布式系统下所使用到的存储、计算、调度、资源管理等不同方面，另外从应用场景离线、实时、交互查询等方面，结合企业中不同行业、核心业务开发的有针对性的项目实战，如数据治理，离线/实时数仓，离线/实时数据同步、知识图谱，元数据管理与血缘构建，数据质量、NewSQL等核心模块，从深度和广度上构建完善的知识体系，在学习思维和经验能力上达到架构级别。

二、大数据课程目标
旨在培养学生编程能力、解决问题能力和自学能力，掌握Java、SQL、Hadoop、 Spark、 Kafka、 数据仓库、数据治理、元数据相关知识，具备Java核心编程技术、精通SQL技能、具备分布式存储、分布式处理框架、离线数据处理、流式数据处理、数据仓库构建、任务调度、机器学习等相关技能，能够从事Java阶段开发、Hadoop数据分析、数据仓库搭建、离线或者实时数据处理、推荐、机器学习等工作，胜任企业大数据平台架构师、解决企业疑难杂症、大数据全栈研发、二次开发和大数据研发部门Leader相关职责

三、大数据课程内容:
大数据可视化(Springboot+Mybatis+Echart
Spring Boot介绍
Spring的优缺点
Spring Boot项目构建
Spring Boot测试
Spring Boot部署
Mybatis的介绍
Mybatis和springboot的整合
Mybatis的注解
Echarts的介绍
Echarts的特点
Echarts的引入
Echarts的动态数据绑定
Echarts的图形绘制

Druid
Druid应用场景及架构组成
Druid内部流程
Druid数据摄取
Druid客户端查询
Druid冷数据分离
Imply套件使用

ClickHouse
ClickHouse的介绍
ClickHouse的特性
ClickHouse的应用场景
ClickHouse的数据类型
ClickHouse的SQL语法

Presto
Presto部署
Presto命令行接口
Presto的JDBC驱动
Presto队列配置
Presto的连接器
Presto的函数和运算符
Presto的数据类型
Presto的sql操作
Presto从Hive迁移
Presto的函数

Spark Mllib
Spark Mlib简介
Spark Mllib组件介绍
Word2Vec
TF-IDF
ALS
GBDT
LR
MinMaxScaler
OneHotEncoder