大数据开发工程师-初级
课程简介
《数据科学与大数据技术训练营》参考教育部“数据科学与大数据技术”专业课程设置内容,由一批企业专家和中青年博士、博士后授课,上课方式为在线学习+线下学习(集训),学生毕业可以推荐就业,同时可考取相关职位资格证书。
“数据科学与大数据技术”本科课程系列(大数据工程师方向)
大数据开发工程师-初级
本期《大数据开发工程师》初级课程,采用网络教学方式,深入学习大数据主要的三大生态系统NoSQL(MongoDB)、Spark和Hadoop的历史及目前发展的现状、以及它们的技术特点,通过贯穿课程的项目进行实战锻炼,掌握平台部署、开发和调优,把握分布式计算框架及未来发展方向,助你在大数据时代获得大数据开发工程师相关职位。
课程结束时,帮助学员实现如下目标:
1、理解MongoDB3的技术核心和管理操作,以此为基础,进而掌握NoSQLMPP架构数据库的使用和调优的思想。
a)简单使用MongoDB
b) 掌握使用ReplSet、Sharding等核心功能
c) 了解MEANSatck的web开发框架
i、M = MongoDB/Mongoose.js数据库,对 node . js来说是一个ODM。
ii、E = Express.js:一个轻量级Web应用程序框架。
iii、A = Angular.js:一个框架用于创建HTML5和JavaScript Web应用程序。
[P=Python是一门面向对象的编程语言,相对于其他语言,更加易学、易读,非常适合快速开发;合于做网站、ML、科学计算、绘制高质量的2D和3D图像等应用。]
iv、N = Node.js服务器端JavaScript interpreter。
d) MongoDB的应用。
2、全面掌握Hadoop2的架构原理和使用场景,并通过贯穿课程的项目进行实战
a)全面掌握Hadoop的安装和设置。
b) 熟练MapReduce程序开发。
c)深入的掌握HBase的高阶应用
d)YARN以及运行在YARN上的计算框架的原理及应用
e)并通过贯穿课程的项目进行实战锻炼,
f)理解掌握主要子项目的基本运维和方法,如Hive、Pig、ZooKeeper、Sqoop等。
3、理解什么是Spark和Spark在大数据领域的运用,以及理解主要功能。对运作机制有清晰全面的认识。全面掌握并可以独立规划及部署和使用Spark的4大功能。
a)Spark SQL数据存取
b) Spark Streaming流式计算
c)Spark MLlib机器学习
d)Spark Graphx图计算
4、多生态系统的基础以及架构的目的和方法。
为就业者:学职业技能,从根本上解决毕业就等于失业的困顿。
为转行者:护航上路,大数据职业道路越走越宽广。
为创业者:提供金刚钻,不愁瓷器活。
为加薪者:用技术实力说话加薪、跳巢不再遥遥无期。
为提升者:跟上前沿技术,全面提升自我,为公司创造价值。
了解面向对象编程;
了解Linux的基本使用;
了解关联数据库
了解一种(Java、Python、Scala、C++。。。)语法
本套课程主要是在Linux(Ubuntu 16.04)系统下实现的。为了让同学们尽快熟练掌握和应用多种三系统技术架构和数据库,每课将有基于Linux操作系统平台下练习和项目开发。所以开课之前,每位同学必须准备和完成以下功课:
(手提)电脑一台至少有以下的配备。
Recommended system requirements:
2 GHz dual core processor or better
8 GB system memory (16)
100 GB of free hard drive space
Either a DVD drive or a USB port for the installer media
Internet access
安装虚拟机VMWAREplayer。(Virtual Box也行)
安装Ubuntu 16.04Linux操作系统
设置Linux桌面系统,以及文件和目录管理。
Java开发环境的搭建和eclipse的安装。
用户登陆,用户注册。
设置备份系统。
60+课时,互动直播,三大生态系统全面深入学习,前甲骨文、安永咨询顾问,eWorthy Tech高级架构师授课
大数据开发工程师-初级
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