1、应用数学
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来源:教育联展网 编辑:andy 发布时间:2021-05-12
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课程名称 | 适合学员 | 课程咨询 |
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1阶段 | Linux系统详解、Linux系统进程、Linux启动流程vi、vim编辑器、Linux用户和组账户管理、Linux磁盘管理、Shell编程、Linux上常见软件的安装。 | |
2阶段 | Hadoop概述、HDFS、Mapreduce、Mapredice、Mapreducer案例、Hadoop2.x集群、集群的搭建过程讲解、集群的监控、集群的管理。 | |
3阶段 | HBase与RDBMS的对比、数据模型、系统架构、表的设计、HBaseShell以及演示Hbase树形表设计、Hbase表级优化、Hbase数据读写优化。 | |
4阶段 | 数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、客户端简介、HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、DDL与CLI客户端演示、Hive优化。 | |
5阶段 | SPOOP:配置和介绍Sqoop、Sqoopshell使用、Sqoop-import、DBMS-hdfs、DBMS-hive、DBMS-hbase、Sqoop-export |
助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
Java是当今业界主要的大数据开发语言,主流的大数据开源框架都是基于Java语言的,包括Hadoop在内的大数据技术生态圈,都是由Java开发的,Java是基于这些开源框架开发大数据的重要前提。
Python现在主要的上升领域是人工智能和数据挖掘。面对大量的大规模数据集合,大规模数据处理任务的难度和复杂性增加,Python的数据处理性能可以说是其他语言所赶不上的。
那么在大数据时代,建议学习Java还是Python?首先,我们必须澄清一点。这只是编程语言的选择。首先需要学习编程的基础,其次需要学习编程语言。
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近年来企业招聘的数据分析师实际上大部分都应该称为数据程序员。因为基本上是进入公司后跑数据,所以不进行“分析”,所以计算机相关的专家可以受益。毕竟写代码多吗?数据仓库,算法这些依赖于开发能力,这本来就是计算机专业的范畴。
个人生活数据被实时收集和上传,饮食、健康、出行、家庭、医疗、购物、社会、大数据服务被广泛利用,给用户的生活质量带来革命性的提高。所有服务都是以个性化的方式为每个“你”定制的,为所有行为提供基于历史数据和实时动态的智能决策。
传统领域的大数据也同样起着很大的作用:帮助农业根据环境气候土壤作物的状况进行超微细化耕作。在工业生产领域全面把握供求平衡,挖掘创新增长点。 交通领域实现智能辅助乃至无人驾驶,堵车和事故将成为历史。能源产业实现精确的预测和产量的实时控制。大数据成为国家之间竞争关系的zui高依据,同时也是zui高机密,对数据中心和传感器集群的黑客事件层出不穷,数据战成为战争的主要形式。
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