北京大數(shù)據(jù)開發(fā)課程培訓班

一、課程名稱

大數(shù)據(jù)開發(fā)
班型：全日制脫產(chǎn)班，網(wǎng)絡(luò)班
二、市場介紹
大數(shù)據(jù)學習正當時
大數(shù)據(jù)工程師又是得天獨厚，遠超普通工程師

專業(yè)打造大數(shù)據(jù)開發(fā)生態(tài)鏈 理論、實操內(nèi)外雙修，只做精品課程
年薪“10萬+”是我們的底線，年薪“30萬+”是我們的水平
第 一階段 JavaSE+MySql+Linux
薪資水平：薪資普遍在5000元
學習安排：2周2次作業(yè)1次階段考核
學習目標：學習java語言，掌握java程序編寫、面向?qū)ο蟪绦蜷_發(fā)，掌握MySql體系結(jié)構(gòu)及核心編程技術(shù)，打好Linux基礎(chǔ)，為后續(xù)學習提供良好的語言基礎(chǔ)。
第二階段 Hadoop與生態(tài)系統(tǒng)
薪資水平：薪資普遍在7000元
學習安排：2周2次作業(yè)1次階段考核

學習目標：掌握大數(shù)據(jù)學習基石Hadoop、數(shù)據(jù)串行化系統(tǒng)與技術(shù)、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、分布式集群、流行的隊列、數(shù)據(jù)遷移、大數(shù)據(jù)平臺分析等
第三階段 Storm與Spark及其生態(tài)圈
薪資水平：薪資普遍在9000元
學習安排：2周2次作業(yè)1次階段考核

學習目標：讓大家擁有完整項目開發(fā)思路和架構(gòu)設(shè)計，掌握從數(shù)據(jù)采集到實時計算到數(shù)據(jù)存儲再到前臺展示，所有工作一個人搞定！并可以從架構(gòu)的層次站在架構(gòu)師的角度去完成一個項目。
第四階段 Mahout機器學習、R語言、Python
薪資水平：薪資普遍在12000元
學習安排：2周2次作業(yè)1次階段考核
學習目標：機器學習領(lǐng)域經(jīng)典算法的實現(xiàn)，熟練使用R語法和統(tǒng)計思維，可以基于具體問題建立數(shù)學模型，掌握python技術(shù)與數(shù)據(jù)分析，將數(shù)據(jù)結(jié)果以可視化的直觀方式展示給目標用戶。
第五階段 項目實戰(zhàn)、技術(shù)綜合運用
薪資水平：薪資普遍在15000元
學習安排：2周2次作業(yè)1次階段考核
學習目標：具備企業(yè)級大型完整項目開發(fā)能力，綜合運用大數(shù)據(jù)分析知識，完成數(shù)據(jù)分析、收集、展示的完整流程。

真實企業(yè)級實戰(zhàn)項目教學 企業(yè)應用最廣泛的項目實戰(zhàn)保你輕松勝任工作
項目一：類電商網(wǎng)站
技術(shù)點：spring mvc架構(gòu)的前端業(yè)態(tài)展現(xiàn)，maven實現(xiàn)項目依賴管理業(yè)務(wù)流程的編程實現(xiàn)處理，nginx服務(wù)器的負載均衡實現(xiàn)與動靜分離技術(shù)中同tomcat服務(wù)器的服務(wù)器集群整合，大數(shù)據(jù)方面日志數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，數(shù)據(jù)定時統(tǒng)計、數(shù)據(jù)在線實時處理等
特色：完成完整的電商前后端數(shù)據(jù)處理。
項目二：某手機公司bug系統(tǒng)
技術(shù)點：編寫自己一套bug系統(tǒng)，供測試人員使用，通過編寫SQL查詢一段時間內(nèi)ERROR級別記錄的前10行，統(tǒng)計每分鐘的日志記錄數(shù)，并將統(tǒng)計結(jié)果存入mysql數(shù)據(jù)庫中,將該數(shù)據(jù)對應到bug系統(tǒng)中，提供給開發(fā)人員解決bug。
特色：自己編寫公司bug系統(tǒng)
項目三：傳特色：統(tǒng)廣告怎么用大數(shù)據(jù)（新增）
技術(shù)點：
（1）攝像頭的采集
（2）圖像識別
（3）產(chǎn)生log
（4）linux的定時器
（5）大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合
（6）php技術(shù)展示
（7）h5跨平臺展示
特色：讓同學從收集，分析，展示一個完整的流程。
項目四：網(wǎng)站日志收集清洗
技術(shù)點：
（1）hive數(shù)據(jù)分析通過日志文件獲得的訪問數(shù)據(jù)，點擊數(shù)據(jù)，結(jié)合線上數(shù)據(jù)從庫根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯通過shell腳本，利用hive清洗后入mysql數(shù)據(jù)庫，前端通過報表配置展示給各個業(yè)務(wù)部門及CTO、CEO。
（2）各個業(yè)務(wù)部門例如，市場，運營等臨時數(shù)據(jù)查詢支持。
（3）運用hive進行數(shù)據(jù)倉庫搭建。為減輕集群壓力，及增加研發(fā)人員查詢數(shù)據(jù)效率，特別根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)進行整理，并且搭建寬表。方便維護及提高數(shù)據(jù)一致性，準確性。
（4）為提高用戶粘性，挖掘潛在客戶。根據(jù)用戶前一天，前一周的用戶行為，設(shè)計出，并提供數(shù)據(jù)，適合用戶行為興趣的推薦彈窗口等.
特色：將采集到的網(wǎng)站行為日志通過mr清洗后入hive數(shù)據(jù)庫。
項目五：網(wǎng)站流量統(tǒng)計分析系統(tǒng)
技術(shù)點：
（1）利用Flume技術(shù)完成網(wǎng)站日志的收集和聚集，并把數(shù)據(jù)存儲到HDFS和Kafka集群；
（2）利用hive技術(shù)對HDFS收集的日志進行PV,UV,VV和在線時長等離線分析，并利用Sqoop技術(shù)把hive分析的結(jié)果導入到Mysql中;
（3）利用storm和spark streaming技術(shù)對kafka收集的日志進行實時在線分析，將分析中間結(jié)果實時存入Hbase,并將最 后結(jié)果導入Mysql。
特色：大數(shù)據(jù)分析目標網(wǎng)站頁面瀏覽量或點擊量，獨立訪客數(shù)，訪問次數(shù)和平均在線時長等。