开课时间
- 青岛 8月24-26日
- 成都 10月26-28日
- 北京 11月12-14日
- 广州 12月22-24日
什么是大数据平台？
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量，以存储、运算、展现作为目的，集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘、应用接口等为一体的平台。大数据平台搭建是为了实现数据价值化。
遇到以下情况
该应用大数据平台提升效率了！
- 产品市场需求大 销路迟迟打不开
- 生产销售数据很多 没有归类整理
- 企业数据资源 没有产生效益
- 不能准确聚焦客户群体
- 现有客户二次开发能力弱
- 获客渠道少获客成本高
- 缺乏对于行业趋势判断能力
- 客户没有科学整理归类
- 缺少对客户购买动机分析
- 没有精准客户画像
- 产品研发缺乏针对性
- 企业库存高 资金压力大
大数据平台出现以下问题
应该考虑调整优化
大数据平台扩张缓慢复杂
大数据服务器运行不稳定
企业没有统一的数据标准
企业没有统一数据管理流程
企业没有可靠数据管理工具
没有建立数据回溯机制
一份数据资料存在多个部门
公司内部数据格式不统一
各部门系统独立设计开发 互相兼容性差
“脏”数据沉积无法清理
数据披露没有监管
为什么选择中培？
精品小班课 讲的透
1V1辅导机会多 学的牢
课程设置侧重应用
保证学习成果
所有实战环节均使用热门
及主流案例
讲师均在项目中
实战经验丰富
金融 电商 汽车 教育 医疗等行业
积累大量项目培训经验
课程大纲
-
第一章
大数据技术基础
-
第二章
业界主流的大数据技术方案
-
第三章
大数据计算模型（一）——批处理MapReduce
-
第四章
大数据存储系统与应用实践
-
第五章
大数据实战练习一
-
第六章
Hadoop框架与生态发展，以及应用实践操作
-
第七章
大数据计算模型（二）——实时处理/内存计算 Spark
-
第八章
大数据仓库查询技术Hive、SparkSQL、Impala，以及应用实践
-
第九章
Hadoop集群运维监控工具
-
第十章
大数据实战练习二
-
第十一章
大数据计算模型（三）——流处理Storm, SparkStreaming
-
第十二章
大数据与机器学习技术
-
第十三章
大数据ETL操作工具，与大数据分布式采集系统
-
第十四章
面向OLTP型应用的NoSQL数据库及应用实践
-
第十五章
大数据实战练习三
-
第十六章
大数据项目选型、实施、优化等问题交流讨论