如何選擇Oracle大數(shù)據(jù)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為IT行業(yè)中不可缺少的重要一環(huán)，企業(yè)對于大數(shù)據(jù)的人才更是求賢若渴。現(xiàn)在有許多的同學(xué)都十分的想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，但是目前國內(nèi)Java大數(shù)據(jù)培訓(xùn)市場魚龍混雜，很多人都擔(dān)心上了一個(gè)不靠譜的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班，**后既浪費(fèi)錢，又浪費(fèi)時(shí)間。那么大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班哪個(gè)可靠?或許被譽(yù)為大數(shù)據(jù)培訓(xùn)行業(yè)領(lǐng)航者的魔據(jù)教育可以告訴你什么樣的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)才是可靠的。
一.科學(xué)全面的大數(shù)據(jù)課程體系
目前國內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)市場上具有科學(xué)而豐富的大數(shù)據(jù)課程的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)少之又少，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)從誕生到發(fā)展到至今，時(shí)間相對來說并不長，所以市面上具有成熟的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也不會很多，這些大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)課程自然就會單薄了許多。這些所謂的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程實(shí)際大部分都是的知識，大數(shù)據(jù)的知識點(diǎn)很少，只是一些皮毛，如果想要進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)的同學(xué)只學(xué)習(xí)這么點(diǎn)的大數(shù)據(jù)知識，肯定是不能滿足公司企業(yè)的需求的，就業(yè)自然就會是個(gè)難題了。
魔據(jù)教育的課程體系一直都是大數(shù)據(jù)培訓(xùn)行業(yè)內(nèi)的佼佼者，以課程的科學(xué)和全面著稱。課程的開端先向同學(xué)講授大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)語言過度到大數(shù)據(jù)知識，然后穿插真實(shí)大型的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，讓每一位同學(xué)都能學(xué)習(xí)到真正的大數(shù)據(jù)知識。
二.認(rèn)真實(shí)干的大數(shù)據(jù)師資團(tuán)隊(duì)
一位好老師對于大數(shù)據(jù)可視化培訓(xùn)的重要性毋庸置疑，。一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的大數(shù)據(jù)可視化老師可以將知識深入簡出，將知識點(diǎn)掰碎了講給學(xué)員聽，學(xué)員的吸收才會**大化，知識技能掌握的才會更加熟練。當(dāng)然這對大數(shù)據(jù)的專業(yè)素養(yǎng)要求特別高，一些剛從轉(zhuǎn)型的老師怕是不能擔(dān)起此重任。
魔據(jù)教育具有一支雄厚的大數(shù)據(jù)師資團(tuán)隊(duì)，大數(shù)據(jù)老師都是從事IT培訓(xùn)行業(yè)數(shù)十年，具有豐富的大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。一個(gè)具有豐富經(jīng)驗(yàn)的老師對于培訓(xùn)來說重要性不言而喻，更不用說是大數(shù)據(jù)這種相對而言比較難的培訓(xùn)。而且魔據(jù)教育的大數(shù)據(jù)講師大部分都是來自國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)一線企業(yè)，具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，深受學(xué)生們信賴。
三.真實(shí)豐富的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
光有科學(xué)的課程體系也不行，需要有真實(shí)的項(xiàng)目穿插，讓學(xué)生實(shí)戰(zhàn)演練，避免紙上談兵的尷尬局面。況且，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)是企業(yè)招人的硬性指標(biāo)，如果你沒有項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，那么你可能會被直接Pass掉。為什么強(qiáng)調(diào)真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，因?yàn)橛械呐嘤?xùn)機(jī)構(gòu)會從網(wǎng)上找些簡陋的、企業(yè)淘汰掉的項(xiàng)目給學(xué)生做，這些項(xiàng)目已經(jīng)過時(shí)，沒有絲毫作用。當(dāng)學(xué)生在面試時(shí)，面試官看到這么簡陋的項(xiàng)目，可能會對你的印象變差，對你找工作起到反面作用。
四.大數(shù)據(jù)培訓(xùn)嚴(yán)格的教學(xué)保障
為了在短期時(shí)間內(nèi)就能讓學(xué)生熟練掌握大數(shù)據(jù)的知識技能，一個(gè)嚴(yán)格完善的教學(xué)管理制度是非常重要的。有的學(xué)生可能因?yàn)槟昙o(jì)比較小，上課的時(shí)候精力不夠集中，作業(yè)也不能按時(shí)完成，這時(shí)如果沒有一個(gè)嚴(yán)格的教學(xué)制度，那學(xué)生不就都“放羊了”?有的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)可能就是以收錢為目的，只要學(xué)生交了錢，你學(xué)不學(xué)都是你的事情，實(shí)際上這是非常不負(fù)責(zé)任的事情，對學(xué)生不負(fù)責(zé)任，對自己同樣不負(fù)責(zé)任。既然學(xué)生來了，不管用什么方法，都必須讓學(xué)生學(xué)好知識，無憂就業(yè)，這是每一個(gè)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)承諾的事，也是必須完成事。
小編為大家介紹一下北京中培教育的大數(shù)據(jù)平臺大家與高性能計(jì)算腳架實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班的課程信息。
課程大綱
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時(shí)間 |
知識模塊 |
授課內(nèi)容 |
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**天 上午 |
大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) |
1. 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景與發(fā)展歷程 2. 大數(shù)據(jù)的4V特征，以及與云計(jì)算的關(guān)系 3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求以及潛在價(jià)值分析 4. 業(yè)界*新的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展態(tài)勢與應(yīng)用趨勢 5. 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的系統(tǒng)與技術(shù)選型，及落地實(shí)施的挑戰(zhàn) 6. “互聯(lián)網(wǎng) ”時(shí)代下的電子商務(wù)、制造業(yè)、零售批發(fā)、電信運(yùn)營商、互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)、電子政務(wù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、教育信息化等行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐與應(yīng)用案例介紹 |
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業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)技術(shù)方案 |
1. 大數(shù)據(jù)軟硬件系統(tǒng)全棧與關(guān)鍵技術(shù)介紹 2. 主流的大數(shù)據(jù)解決方案介紹 3. Apache大數(shù)據(jù)平臺方案剖析 4. CDH大數(shù)據(jù)平臺方案剖析 5. HDP大數(shù)據(jù)平臺方案剖析 6. 大數(shù)據(jù)解決方案與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫方案比較 |
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大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（一）——批處理MapReduce |
1. MapReduce產(chǎn)生背景與適用場景 2. MapReduce計(jì)算模型的基本原理 3. MapReduce作業(yè)執(zhí)行流程 4. MapReduce基本組件，JobTracker和TaskTracker 5. MapReduce高級編程應(yīng)用，Combiner和Partitioner 6. MapReduce性能優(yōu)化技巧 7. MapReduce案例分析與開發(fā)實(shí)踐操作 |
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**天 下午 |
大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)與應(yīng)用實(shí)踐 |
1. 分布式文件系統(tǒng)HDFS產(chǎn)生背景與適用場景 2. HDFS master-slave系統(tǒng)架構(gòu)與工作原理 3. HDFS核心組件技術(shù)講解 4. HDFS高可用**機(jī)制 5. HDFS集群的安裝、部署與配置，熟練HDFS shell命令操作 6. 分布式小文件存儲系統(tǒng)的平臺架構(gòu)、核心技術(shù)與應(yīng)用場景 7. 分布式對象存儲系統(tǒng)的平臺架構(gòu)、核心技術(shù)與應(yīng)用場景 |
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Hadoop框架與生態(tài)發(fā)展，以及應(yīng)用實(shí)踐操作 |
1. Hadoop的發(fā)展歷程 2. Hadoop大數(shù)據(jù)生態(tài)圈系統(tǒng)與工具全貌介紹 3. Hadoop 1.0的核心組件與適用范圍 4. Hadoop 2.0的核心組件YARN工作原理，以及與Hadoop 1.0的區(qū)別 5. Hadoop資源管理與作業(yè)調(diào)度機(jī)制 6. Hadoop 常用性能優(yōu)化技術(shù) 7. Hadoop集群安裝與部署實(shí)踐，以及MapReduce程序在YARN上執(zhí)行 |
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第二天 上午 |
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（二）——實(shí)時(shí)處理/內(nèi)存計(jì)算 Spark
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1. MapReduce計(jì)算模型的瓶頸 2. Spark產(chǎn)生動機(jī)、基本概念與適用場景 3. Spark編程模型與RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集的工作原理與機(jī)制 4. Spark實(shí)時(shí)處理平臺運(yùn)行架構(gòu)與核心組件 5. Spark容錯(cuò)機(jī)制 6. Spark作業(yè)調(diào)度機(jī)制 7. Scala開發(fā)介紹與實(shí)踐 8. Spark集群部署與配置實(shí)踐，Spark開發(fā)環(huán)境構(gòu)建，Spark案例程序分析，Spark程序開發(fā)與運(yùn)行，Spark與Hadoop集群集成實(shí)踐 |
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第二天 下午 |
大數(shù)據(jù)倉庫查詢技術(shù)Hive、SparkSQL、Impala，以及應(yīng)用實(shí)踐 |
1. 基于MapReduce的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景 2. Hive數(shù)據(jù)倉庫的平臺架構(gòu)與核心技術(shù)剖析 3. Hive metastore的工作機(jī)制與應(yīng)用 4. Hive數(shù)據(jù)倉庫實(shí)踐：Hive集群安裝部署，數(shù)據(jù)倉庫表導(dǎo)入導(dǎo)出與分區(qū)操作，Hive SQL操作，Hive客戶端操作 5. 基于Spark的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫SparkSQL基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景 6. Spark SQL實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)原理與工作機(jī)制 7. SparkSQL應(yīng)用分析與操作實(shí)踐 8. 基于MPP的大型分布式數(shù)據(jù)倉庫Impala基礎(chǔ)知識與應(yīng)用場景 9. Impala實(shí)時(shí)查詢系統(tǒng)平臺架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)剖析 |
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Hadoop集群運(yùn)維監(jiān)控工具 |
1. Hadoop大數(shù)據(jù)運(yùn)維監(jiān)控管理系統(tǒng)HUE平臺介紹 2. Hadoop運(yùn)維管理監(jiān)控系統(tǒng)Ambari工具介紹 3. 第三方運(yùn)維系統(tǒng)與工具Ganglia, Nagios |
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第三天 上午 |
大數(shù)據(jù)計(jì)算模型（三）——流處理Storm, SparkStreaming
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1. 流數(shù)據(jù)處理應(yīng)用場景與流數(shù)據(jù)處理的特點(diǎn) 2. 流數(shù)據(jù)處理工具Storm的平臺架構(gòu)與集群工作原理 3. Storm關(guān)鍵技術(shù)與并發(fā)機(jī)制 4. Storm編程模型與基本開發(fā)模式 5. Storm數(shù)據(jù)流分組 6. Storm可靠性**與Acker機(jī)制 7. Storm應(yīng)用案例分析與實(shí)踐：Storm集群安裝部署，Storm程序開發(fā)運(yùn)行操作實(shí)踐，Storm與Hadoop集群的集成 8. 流數(shù)據(jù)處理工具Spark Streaming基本概念與數(shù)據(jù)模型 9. Spark Streaming工作機(jī)制 |
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大數(shù)據(jù)ETL操作工具，與大數(shù)據(jù)分布式采集系統(tǒng) |
1. Hadoop與DBMS之間數(shù)據(jù)交互工具的應(yīng)用 2. Sqoop導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)的工作原理，以及Sqoop工具的安裝部署與實(shí)踐操作，利用Sqoop實(shí)現(xiàn)MySQL與Hadoop集群之間的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出交互 3. Flume-NG數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流模型與系統(tǒng)架構(gòu) 4. Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)的應(yīng)用介紹與平臺架構(gòu)，及其使用模式 |
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第三天 下午 |
面向OLTP型應(yīng)用的NoSQL數(shù)據(jù)庫及應(yīng)用實(shí)踐 |
1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫瓶頸，以及NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展，概念，分類，及其在半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場景下的適用范圍 2. 列存儲NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase簡介與數(shù)據(jù)模型剖析 3. HBase分布式集群系統(tǒng)架構(gòu)與讀寫機(jī)制，ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)系統(tǒng)的工作原理與應(yīng)用 4. HBase表設(shè)計(jì)模式與primary key設(shè)計(jì)規(guī)范 5. HBase分布式集群安裝、部署與操作實(shí)踐 6. 文檔NoSQL數(shù)據(jù)庫MongoDB簡介與數(shù)據(jù)模型剖析 7. MongoDB集群模式、讀寫機(jī)制與常用API操作 8. Cassandra分布式數(shù)據(jù)庫的平臺架構(gòu)以及關(guān)鍵技術(shù) 9. Cassandra一致性哈希算法與數(shù)據(jù)分布策略，以及NWR策略 10.鍵值型NoSQL數(shù)據(jù)庫Redis簡介與數(shù)據(jù)模型剖析 11.Redis多實(shí)例集群架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù) 12.NewSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)簡介及其適用場景 |
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大數(shù)據(jù)項(xiàng)目選型、實(shí)施、優(yōu)化等問題交流討論 |
大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的需求分析、應(yīng)用實(shí)施、系統(tǒng)優(yōu)化，以及解決方案等咨詢與交流討論 |
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第四天 |
學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流 |
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課程預(yù)約與咨詢電話：010-64707530 金老師
