大學(xué)生、在職提升、轉(zhuǎn)行或待業(yè)人員

面授/網(wǎng)課、周一到周日9-18點開課

朝九晚九全程跟班答疑、一對一督學(xué)、定期直播串講、五分鐘內(nèi)有問必答、出勤率和進度監(jiān)督、作業(yè)與測試

1.零基礎(chǔ)脫產(chǎn)學(xué)習(xí)，1個月精學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)
2.計算機、統(tǒng)計、數(shù)學(xué)等專業(yè)學(xué)習(xí)更佳
3.成為大數(shù)據(jù)稀缺人才，高薪就業(yè)
4.CDA大數(shù)據(jù)就業(yè)幫，助你前程似錦
5.大數(shù)據(jù)未來已來，只等你改變自己

分布式集群架構(gòu)
14-01大數(shù)據(jù)行業(yè)前沿應(yīng)用與知識介紹
14-02Linux入門基礎(chǔ)
14-03Hadoop入門介紹
14-04Hadoop單機環(huán)境搭建
14-05Hadoop偽分布式集群搭建
14-06Hadoop完全分布式集群搭建
分布式文件存儲系統(tǒng)HDFS
15-01HDFS簡介
15-02HDFS編程入門
15-03HDFS讀寫文件
15-04HDFS架構(gòu)原理及常用指令
ETL工具Sqoop基本原理和常用指令
16-01Sqoop介紹
16-02Sqoop原理
16-03Sqoop部署
16-04關(guān)系型數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入Hadoop
16-05Hadoop導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
16-06Sqoop job應(yīng)用
大數(shù)據(jù)倉庫知識應(yīng)用
17-01Hive架構(gòu)原理和技術(shù)方向
17-02HiveQL數(shù)據(jù)查詢、函數(shù)（聚合函數(shù)、窗口函數(shù)、UDF）
17-03Hbase表設(shè)計及數(shù)據(jù)查詢
17-04商業(yè)應(yīng)用案例—寬表設(shè)計與用戶畫像
17-05商業(yè)應(yīng)用案例—網(wǎng)站流量分析與頁面運營
Spark架構(gòu)原理和核心組件
18-01Spark介紹
18-02Spark數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及編程語言接口
18-03Spark與分布式數(shù)據(jù)庫和分布式數(shù)據(jù)倉庫的集成方法
PySpark編程指南與Spark RDD相關(guān)操作
19-01PySpark開發(fā)環(huán)境搭建
19-02PySpark編程入門：Spark基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
19-03PySpark編程入門：PySpark常用語句
19-04采用PySpark讀取分布式數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)
19-05PySpark數(shù)據(jù)清洗案例

1.提高速度
從基本的藍(lán)牙連接到大數(shù)據(jù)分析，如今的技術(shù)正在迅速發(fā)展。隨著世界慢慢接受諸如5G網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)，高速網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)分析成為首要關(guān)注點。要構(gòu)建更多這樣的實時應(yīng)用程序，移動應(yīng)用程序開發(fā)人員需要地管理數(shù)據(jù)分析。
2.云計算的影響
就像大數(shù)據(jù)一樣，云計算的應(yīng)用還在不斷上升。數(shù)據(jù)分析師認(rèn)為，在基于云計算的大數(shù)據(jù)分析解決方案(BDA)方面的投入是值得的。調(diào)研機構(gòu)IDC預(yù)測，在未來，這些基于云計算的BDA技術(shù)的支出是主要內(nèi)部部署解決方案支出的4.5倍。
許多大型公司正在設(shè)法在其解決方案中實現(xiàn)云功能。這些解決方案提供了更好的分析管理和的運行。到2018年，云計算將成為大數(shù)據(jù)中的主要部分。由此，傳統(tǒng)分析提供商與云計算供應(yīng)商之間的競爭將會越來越激烈。
3.人工智能
隨著企業(yè)向機器學(xué)習(xí)技術(shù)、復(fù)雜系統(tǒng)和分析的方向發(fā)展，人工智能(AI)的投資已增加了兩倍。