南京大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排行榜名單

南京大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排行榜名單--推薦南京科迅教育IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

南京科迅教育致力于培養(yǎng)面向設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)領(lǐng)域人才，以學(xué)員就業(yè)為目的，優(yōu)質(zhì)就業(yè)為宗旨，是一家集：軟件開(kāi)發(fā)（JavaEE、Web前端、.NET、PHP、大數(shù)據(jù)、Python等）、UI交互設(shè)計(jì)、平面設(shè)計(jì)、電商美工、美工運(yùn)營(yíng)、室內(nèi)設(shè)計(jì)、軟裝設(shè)計(jì)、建筑設(shè)計(jì)、景觀設(shè)計(jì)、數(shù)控編程、模具設(shè)計(jì)等課程為一體的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)！

隨著大數(shù)據(jù)的不斷普及，未來(lái)將會(huì)有更多的行業(yè)與之相結(jié)合，從而創(chuàng)造出更多的就業(yè)崗位，無(wú)論是比較火的金融、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)，還是像醫(yī)療、教育、城市規(guī)劃等方面，都將需要大量的大數(shù)據(jù)人才。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)入門，大數(shù)據(jù)核心基礎(chǔ)，千億級(jí)數(shù)倉(cāng)技術(shù)，PB級(jí)內(nèi)存計(jì)算，亞秒級(jí)實(shí)時(shí)計(jì)算，大廠面試。

一階段：大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)入門

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)及SQL語(yǔ)法

MySQL可以處理?yè)碛猩锨f(wàn)條記錄的大型數(shù)據(jù)庫(kù)，使用標(biāo)準(zhǔn)的SQL數(shù)據(jù)語(yǔ)言形式，MySQL可以安裝在不同的操作系統(tǒng)，并且提供多種編程語(yǔ)言的操作接口，這些編程語(yǔ)言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多種存儲(chǔ)引擎。

Kettle與BI工具

Kettle作為一個(gè)端對(duì)端的數(shù)據(jù)集成平臺(tái)，其部分特色功能包括：無(wú)代碼拖拽式構(gòu)建數(shù)據(jù)管道、多數(shù)據(jù)源對(duì)接、數(shù)據(jù)管道可視化、模板化開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)管道、可視化計(jì)劃任務(wù)、深度Hadoop支持、數(shù)據(jù)任務(wù)下壓Spark集群、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)支持。Python與數(shù)據(jù)庫(kù)交互

實(shí)際的生產(chǎn)任務(wù)中，數(shù)據(jù)幾乎全部存在與數(shù)據(jù)庫(kù)中，因此，與數(shù)據(jù)庫(kù)的交互成為一件難以避免的事情。想要在Python代碼中和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，需要借助一個(gè)第三方的模塊“Pymysql”

第二階段：大數(shù)據(jù)核心基礎(chǔ)

Linux

Linux作為操作系統(tǒng)，本身是為了管理內(nèi)存，調(diào)度進(jìn)程，處理網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧等等。而大數(shù)據(jù)的發(fā)展是基于開(kāi)源軟件的平臺(tái)，大數(shù)據(jù)的分布式集群(Hadoop，Spark)都是搭建在多臺(tái)Linux系統(tǒng)上，對(duì)集群的執(zhí)行命令都是在Linux終端窗口輸入的。據(jù)Linux基金會(huì)的研究，86%的企業(yè)已經(jīng)使用Linux操作系統(tǒng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建。Linux占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

Hadoop基礎(chǔ)

Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。Hadoop以一種可靠、、可伸縮的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。它很擅長(zhǎng)存儲(chǔ)大量的半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集。也非常擅長(zhǎng)分布式計(jì)算——地跨多臺(tái)機(jī)器處理大型數(shù)據(jù)集合。Hadoop的框架核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce.HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。MapReduce和Hadoop是相互獨(dú)立的，實(shí)際上又能相互配合工作得很好。MapReduce是處理大量半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集合的編程模型。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)Hive基礎(chǔ)

Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具能將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)變成MapReduce任務(wù)來(lái)執(zhí)行。Hive的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以**類似SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)MapReduce統(tǒng)計(jì)，使MapReduce變得更加簡(jiǎn)單，而不必開(kāi)發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用程序。Hive十分適合對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

第三階段：千億級(jí)數(shù)倉(cāng)技術(shù)

企業(yè)級(jí)在線教育項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)Hive數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目完整流程，以真實(shí)項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，學(xué)習(xí)離線數(shù)倉(cāng)技術(shù)。建立集團(tuán)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，統(tǒng)一集團(tuán)數(shù)據(jù)中心，把分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)和處理；從需求調(diào)研、設(shè)計(jì)、版本控制、研發(fā)、測(cè)試到落地上線，涵蓋了項(xiàng)目的完整工序；挖掘分析海量用戶行為數(shù)據(jù)，定制多維數(shù)據(jù)集合，形成數(shù)據(jù)集市，供各個(gè)場(chǎng)景主題使用。

第四階段：PB內(nèi)存計(jì)算

Python編程基礎(chǔ)+進(jìn)階Python是基于ABC語(yǔ)言的發(fā)展來(lái)的，Python語(yǔ)法和動(dòng)態(tài)類型，以及解釋型語(yǔ)言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺(tái)上寫(xiě)腳本和開(kāi)發(fā)應(yīng)用的編程語(yǔ)言，隨著版本的不斷更新和語(yǔ)言新功能的添加，逐漸被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)。Python語(yǔ)言的語(yǔ)法非常簡(jiǎn)潔明了，即便是非軟件專業(yè)的初學(xué)者，也很容易上手。和其它編程語(yǔ)言相比，實(shí)現(xiàn)同一個(gè)功能，Python語(yǔ)言的實(shí)現(xiàn)代碼往往是較短的。

Spark技術(shù)棧

Spark是大數(shù)據(jù)體系的明星產(chǎn)品，是一款高性能的分布式內(nèi)存迭代計(jì)算框架，可以處理海量規(guī)模的數(shù)據(jù)。Spark，擁有HadoopMapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的是——Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫(xiě)HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。

大數(shù)據(jù)Flink技術(shù)棧

Flink核心是一個(gè)流式的數(shù)據(jù)流執(zhí)行引擎，其針對(duì)數(shù)據(jù)流的分布式計(jì)算提供了數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)通信以及容錯(cuò)機(jī)制等功能?；诹鲌?zhí)行引擎，F(xiàn)link提供了諸多更高抽象層的API以便用戶編寫(xiě)分布式任務(wù)。Flink也可以方便地和Hadoop生態(tài)圈中其他項(xiàng)目集成，例如Flink可以讀取存儲(chǔ)在HDFS或HBase中的靜態(tài)數(shù)據(jù)，以Kafka作為流式的數(shù)據(jù)源，直接重用MapReduce或Storm代碼，或是經(jīng)過(guò)YARN申請(qǐng)集群資源等。

Spark離線數(shù)倉(cāng)工業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)制造行業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析、可視化、個(gè)性化推薦問(wèn)題。一站制造項(xiàng)目主要基于Hive數(shù)倉(cāng)分層來(lái)存儲(chǔ)各個(gè)業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，基于sparkSQL做數(shù)據(jù)分析。核心業(yè)務(wù)涉及運(yùn)營(yíng)商、呼叫中心、工單、油站、倉(cāng)儲(chǔ)物料。