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大数据课程
HTML5课程
| 课程模块 | 课程内容 |
| Hadoop离线计算 | 大数据概述和Hadoop环境安装；HDFS原理和应用；MapReduce和Yarn；MapReduce编程案例；Hadoop架构和源码分析 |
| 数据仓库 | Hive；Hive加强；Hadoop生态圈组件；HBASE |
| Storm实时计算 | Storm编程入门；Storm架构和源码分析；Storm核心机制；消息中间件Kafka的使用 |
| Scala语言 | Scala语言基础；Scala函数和方法；Scala数据结构；Scala面向对象；隐式参数；隐式参数类型转换；泛型；视图界定；Akka的RPC通信框架等 |
| Spark内存计算 | Spark入门；Spark RDD；Spark SQL；Spark Streaming；Spark架构和源码分析 |
| 大数据项目 | 大型日志采集系统、大数据综合项目 |
| 课程阶段 | 课程内容 |
| 第一阶段 | HTML5+CSS3网站开发（仿唯品会官网、PC端网站仿网易游戏官网、京东商城移动端） |
| 第二阶段 | JavaScript网页编程（JavaScript基础、Web APIs、网页特效案例） |
| 第三阶段 | jQuery框架和JavaScript面向对象（jQuery、Zepto、Bootstrap、Gulp、基于WeUI的移动端页面） |
| 第四阶段 | Node后端开发实战（ES6、CommonJS、RequireJS、Node.js、学生管理系统） |
| 第五阶段 | Vue全家桶和电商移动端项目实战（WebPack、Git、Vue全家桶技术、VantUI） |
| 第六阶段 | 微信小程序云开发项目实战（小程序云开发、码农单词本），React全家桶项目实战 |
| 第七阶段 | Vue企业运营管理项目实战（Vue全家桶、ElementUI、大数据可视化） |
| 第八阶段 | Flutter跨平台项目实战（Flutter跨平台技术）职业发展和就业指导（简历指导、就业跟踪） |
1、学习java：只要了解一些基本知识，不需要用很深的Java技术来做大数据，学习java SE等于学习大数据基础。
2、学习Linux：因为与大数据有关的软件都在Linux上运行，所以Linux要学扎实一点，学好Linux对你快速掌握与大数据有关的技术，能让你更好地了解hadoop，hive，hbase，spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少走很多弯路，学会shell可以更轻松地理解和配置大数据集群。同时也可以让你更快地了解到未来大数据技术的发展。
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教学跟进 icon
每个班级都会安排—名班主任，解决学生在学习过程中出现问题。
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按照学员基础的不同会进行分班，让学员都能跟上课程的进度。
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入学即签订就业协议，就业老师全程跟踪，确保学员轻松就业。
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每—阶段都会有严格测试，选用"末尾淘汰"，确保整体教学水平。
（1）数据量大（Volume）：第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大；
（2）类型繁多（Variety）：第二个特征是种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求；
（3）价值密度低（Value）：第三个特征是数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及人物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值 密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代需要解决的问题；
Years of brand strength, reliable
广州大数据基础培训机构
作为国内大数据领域的一支重要力量，广州大数据培训机构在不断促进大数据技术进步和推向商业应用方面发挥着重要作用。随着大数据技术在企业中的广泛应用，大数据培训的需求也日益增加。
课程背景
随着国家对大数据技术应用的支持，大数据技术已成为企业数字化转型和智能化发展的重要驱动力。在这种背景下，广州大数据培训机构应运而生，旨在通过培训、指导和知识共享，促进大数据技术的普及和应用。
课程特色
1. 实践教学 - 课程以实际场景为基础，让学员在实操中掌握技术。
2. 全程生涯指导 - 课程结束后，提供全程职业发展指导。
3. 小班授课 - 以小班为单位，提供个性化教学服务。
4. 实时互动 - 学生与老师间实时交互，提高学习效率。
课程目标
1. 掌握大数据技术的基础知识和核心概念。
2. 熟练运用大数据分析工具和技术，提升工作效率。
3. 获得相应的技能认证，增强竞争力。
学习对象
1. 企业人员 - 希望提高工作效率, 掌握大数据分析技能。
2. 学生学者 - 希望在未来的职业生涯中掌握大数据技术。
3. 初学者 - 希望从零开始系统地学习大数据技术。
课程内容
1. 大数据概论 - 大数据的定义、特点、与传统数据的区别和联系等。
2. 数据挖掘 - 常用的数据挖掘工具及技术，数据预处理。
3. 大数据存储与处理 - Hadoop 生态圈、YARN 平台、Hive 等。
4. 机器学习 - 常用的机器学习算法、模型选择等。
5. 大数据应用 - ETL 工具、数据可视化工具以及数据产品化、商业应用。
学习时长
本课程共计 80 学时，分为理论课程和实践课程。
收费范围
本课程的收费标准在不同机构之间有所不同，请具体咨询相关机构。
学习收获
通过本课程的学习，学员将获得大数据技术的理论和实际应用方面的全面掌握。掌握大数据相关的技能和知识，提高大数据处理和分析能力，以此提升在职场上的竞争力。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。如您有任何疑问，请联系我们的在线客服，预约免费体验课。我们期待与您携手共同进步，掌握大数据技术，迎接数字化时代的挑战。
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