零基础大数据培训要多少钱？
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零基础大数据培训
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从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
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根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
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拒绝用老掉牙的淘汰项目练手 要做就做前沿
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01 大数据入门基础课程
1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet
02 大数据Hadoop基础
1.大数据概论；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系统；4.MapReduce计算模型；5.全真实训项目
03 大数据离线分析
1.Hive数据仓库；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真实训项目
04 大数据实时计算
1.Zookeeper分布式协调系统；2.HBase分布式数据库；3.Redis数据库；4.mogDB数据库；5.Kudu列式存储系统；6.Storm实时数据处理平台；7.Kafka分布式发布订阅消息系统；8.Flume海量日志采集系统；9.全真实训综合项目
05 Spark数据计算
1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬虫；13.ElasticSearch；14.Lucene
Hadoop基础实战
项目名称：搜狗搜索日志分析系统
数据体量：5000W+/日
硬件环境：Hadoop集群 12台
软件环境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述：搜狗每天产生大量的日志数据，从日志数据里面能提取到有用的数据包括每个用户的ID、浏览次数、月/日浏览频率、访问源、浏览内容等等，提取这些内容、统计数据分析每个用户行为，从而做出有利的决定。
大数据离线实战
项目名称：新浪微博数据分析系统
日均数据体量：3GB+
硬件环境：Hadoop集群 50台
软件环境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
项目描述：此次项目我们需要处理微博产生的数据，通过对数据的处理得到所需的数据，微博拥有大量的用户，大量的用户潜在的价值是巨大，怎么挖掘这些潜在的宝藏就是我们项目最直接的目的，为了能够实时的进行数据处理使用Storm流式计算系统，和HBase、Zookeeper、Kafka组成框架，对数据进行处理，当然这些都是建立在hadoop集群上实现的，底层的存储还是HDFS。
大数据实时计算
项目名称：网络流量流向异常账号统计项目
数据体量：每天1000亿，每秒峰值100 000
硬件环境：Hadoop集群 600台
软件环境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
项目描述：运营商骨干网上采集现网流量流向信息，根据这些原始信息检测账号是否存在异常，如果多个终端使用同一个宽带账号，超过一定阈值则触发报警机制，例如阈值为5时，同一个账号同时连接的终端数量不能超过该值，如果超过则报警。
Spark阶段项目
项目名称：京东网上商城数据统计分析平台
数据体量：5000W+/日
硬件环境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3)
软件环境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日处理的数据量：3GB
项目描述：基于京东网上商城数据统计分析平台--该项目采用了目前大数据领域非常流行的技术&&Spark。本项目使用了Spark技术生态栈中最常用的三个技术框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括:统计和分析UV、PV、登录、留存、热门商品离线统计、广告流量实时统计3个业务模块。
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北航软件工程硕士,16年软件架构开发经验,曾就职于东软、DNS等知名企业,新东方、达内前教学总监,精通JAVAEE、JAVA框架、Oracle数据库,知名企业培训大咖。
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原普开数据大数据架构师兼教学总监，新奥集团公司云数据平台项目首席架构师，京东万象大数据平台缔造人之一，二六三网络通信反垃圾邮件系统平台项目经理。
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中途耽误几天的话可以通过看视频同步完成老师的作业弥补进度，不会的可以随时问老师。
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学生因学习中途落课或者学习效果不扎实等原因可以向教务老师申请重修或降级，本期学不会下期免费再学，直到学会为止！
考核方式 icon
学习的流程分为预习、听课、整理笔记、作业（每周定期检查作业，并针对反馈情况进行讲解）、复习、默写、项目阶段跟踪检查。
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预习笔记是兄弟连一再强调的学习法宝，每个同学在兄弟连都必须养成课前预习的习惯，对老师第二天要讲授的内容重点、难点做到心里有数，听课事半功倍。
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开课后根据学生的作业及测验情况形成关怀名单，进入关怀名单的学生会被所有老师所关注，相应的对其作业、预习笔记、默写等要求会更高，要求会更严格。
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学习中遇到问题，小组成员共同讨论解决，小组内有学习懈怠完不成学习任务的同学，小组内全体成员会集体被罚（罚手抄代码n遍哟）。
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有一种观点认为大数据脱胎于互联网。数据洪流、数据类型、速率等构成大数据特征的基本要素，看上去也与互联网基因相吻合。
在无序中建立有序，从海量数据中挖掘价值是大数据应用的重要目标。大数据产业令人感到兴奋的一个重要原因是这样的过程几乎涉及各行各业，从企业内部到提供IT产品和服务的产业界巨头、从初创企业到社会化平台，无所不包。
事实上，在电子商务、在线广告等行业，现有的业务模型已经广泛依赖于对数据的处理。可以说，大数据的应用将在很大程度上决定其未来的业务模式和发展方向。而大数据对于传统行业的意义也是不言自明的，存在于企业内部的数据资产亟待通过行之有效的方法论建立秩序，进而实现价值。
在围绕“大数据”这个词所建立的各色概念频频出现的今天，一种“杀死大数据”的观点也鲜明地表达了其立场：大数据是要为我们解决实际问题的，我们更应该讨论贴近使用的问题。人们看待“大数据”的态度显然正在从狂热走向冷静。
实际上，在“大数据”这个词发明之前，像IBM、亚马逊、Google、大型零售商、金融业巨头等大型企业就已经开始在分析大量数据上下功夫了。在社会经济领域中涉及人们生活的各个方面，大数据分析的魔力正在显现。《中国计算机报》官方微博结合中央一号文的精神分析指出，农业现代化蕴藏着大量的IT机会，大数据或将通过构建以健康生活为主题的兴趣图谱、培育区域特色农产品为载体的地理位置图谱等途径释放创新动力。
由于大数据背后的动因、参与主体、方法论的多样性，其秩序的建立也必然是一个循序渐进的过程，无法一蹴而就。这种秩序既涉及方法论和数据模型等技术层面的东西，也涉及商业模式和产业形态这样的上层建筑。无论是对行业应用的纵深还是通用技术的研究，无论是对初创公司还是产业巨头，抑或是企业内部的研发项目，大数据的招数并无定式。
在美国著名科技网站Venturebeat盘点的“大数据”界特征鲜明的10家初创企业所研究的课题，既包含社交化数据反愧数据可视化这样的通用模型，也包含面向企业级的Hadoop应用、商业智能这样的方法论，还包含面向电商、零售商市场营销应用这样的行业纵深。但在看似无序的发展状态下，IT巨头们围绕大数据产业链进行的收购却日渐增多，这或许就是产业秩序建立的开始。
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　　该课程主要是大数据系列的第二个阶段，属于是Java EE应用开发级，侧重于Java Web主要技术和SSM 3大框架的学习与开发类实际电商项目演练。让学员能够更清楚的了解到如何制作网页以及制作简单的网页特效。通过专业的课程学习，学员能够非常详细的知道大数据应用理论，并且能够租到顺利的应用，为后期的大数据分析打好充实的基础。
　　适合对象：想要学习JavaWeb主要技术的学员
　　使用教材：容大Java应用课程教材
　　教学师资：容大Java专业老师
　　教学目的：帮助学员掌握大数据应用开发技能
　　对于大数据的学习，你感觉怎么样。很多人可能会感觉到非常有难度，这是因为没有一个正确的方法指导学习。
　　推荐课程：大数据实时分析与机器学习课程
　　课程优势
　　首层就是常见的既可以从事Java EE工作懂业务会基础技术,又可以从事大数据基本的数据分析统计工作，是可以批量化培养的。所以，为后这一层人才做培训是为合适的
　　第二层是大数据方向技术人才，主要从事互联网、电商、金融及全国相关海量数据分析统计及实时流式数据分析计算，市场需求量很大，这类人才的数量会多一些；
　　课程内容
　　1、运用常用的网页开发技术设计网页、熟练掌握html/css页面布局排版、样式美化、能够根据UI的设计实现HTML的静态布局。
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工作1-2年后通常会成为年薪12万以上的java高级软件工程师；
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差异化教学优势&因材施教、分级教学&
就JAVA方向而言，目前行业需要两种不同技术侧重人才 :
JAVA企业级应用和JAVA互联网开发。
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JAVA大数据是技术发展的必然趋势，必将引爆新的职业热点。但要想从JAVA工程师跨越到JAVA大数据工程师需要扎扎实实的技术学习和项目实践，绝不是几堂新技术介绍课或三、五天的“Hello, World”级别的内容所能搞定的。达内的JAVA大数据课程借助于才高班的方式推出，让学员学到货真价实的大数据课程，通过技术的跨越实现职场的跨越。
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Zebra 项目实战
入门、Buffer、Channel_Selector、NIO 通信实现、NIO 粘包问；
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基于 Hadoop 的 RPC 通信机制、Hadoop 的配置；Hadoop 的启动、
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SecondaryNameNode、MapReducer 的概念、MapReducer 之 WordCount；
解析电信流量实例：Sort、Partition、Combiner；InputFormat、Split 组件、
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RDD，RangePartitioner 和 HashPartitioner，优选位置（数据本地化），全依赖、
部分依赖，函数，调试工具类；
2）RDD 的常见高阶函数，Action 方法，cache，persist，coalesce，
reparation，cartesian；
3）DataFrame，Colume，列式存储，注册临时表，创建永久表，使用 sqlContext
执行查询，缓存中间结果，分区处理，数据落地，与 Hive 结合；
4）创建 DStream，流式 WordCount，有状态 DStream；
5）窗口 DStream，Transform，Spark 的优化手段，以及相关的配置参数，Spark
案例应用。