大数据培训Hadoop与Spark培训青岛大连北京
各有关单位:
根据“互联网+”行动计划战略布局,为响应工业和信息化部培养云计算和大数据高端人才的号召,中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师、开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施。现将相关事宜通知如下:
培训时间、地点:
①、2015年6月28日——30日 上海
②、2015年7月24日——26日 青岛
③、2015年8月21日——23日 大连
④、2015年9月23日——25日 北京
⑤、2015年10月16日——18日 成都
⑥、2015年11月27日——29日 深圳
⑦、2015年12月24日——26日 广州
⑧、2016年1月27日——29日 杭州
培训费用:
5800 元/人(含培训费、考试费、证书费、资料费、午餐) 食宿统一安排,费用自理。
培训内容:
天
大数据技术基础入门
业界主流的大数据技术产品与项目解决方案
Hadoop与Spark大数据处理平台
大数据采集与分布式消息订阅系统
大数据分布式存储系统
大数据MapReduce与Yarn并行处理平台
第二天
大数据Spark实时处理平台
Storm流式数据处理平台
HBase分布式数据库管理系统
Cassandra数据管理系统
第三天
内存数据库管理系统集群
大型数据仓库Hive集群平台
Mahout大数据分析挖掘平台
大数据智能化ETL操作以及Hadoop集群运维监控工具平台应用
大数据项目应用实战
培训目标:
1、深刻理解在“互联网+”时代下大数据的产生背景、发展历程和演化趋势,洞察大数据的潜在价值,结合业界市场需求和国内外新的大数据技术潮流,掌握大数据项目解决方案以及业界大数据应用案例,从而为企业在大数据项目中的技术选型及技术架构设计提供决策参考,帮助学员为企业在利用大数据方面体现出自身价值。
2、全面掌握业界流行的Hadoop与Spark大数据技术体系,掌握包括大数据采集技术、大数据分布式存储技术、NoSQL与NewSQL分布式数据库技术、大数据仓库与统计机器学习技术、大数据分析挖掘与商业智能(BI)技术、大数据离线处理技术、Storm流式大数据处理技术、基于内存计算的大数据实时处理技术,以及大数据管理技术的原理知识和应用实战。
3、深入理解大数据平台技术架构和使用场景,能娴熟地运用Hadoop与Spark大数据技术体系规划解决方案满足实际项目需求,部署符合生产环境要求的Hadoop大数据集群,熟练地掌握基于Hadoop与Spark大数据平台进行应用程序开发、集群运维管理和性能调优技巧,并通过具体的实训项目贯穿整个课程进行实战锻炼。
根据“互联网+”行动计划战略布局,为响应工业和信息化部培养云计算和大数据高端人才的号召,中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师、开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施。现将相关事宜通知如下:
培训时间、地点:
①、2015年6月28日——30日 上海
②、2015年7月24日——26日 青岛
③、2015年8月21日——23日 大连
④、2015年9月23日——25日 北京
⑤、2015年10月16日——18日 成都
⑥、2015年11月27日——29日 深圳
⑦、2015年12月24日——26日 广州
⑧、2016年1月27日——29日 杭州
培训费用:
5800 元/人(含培训费、考试费、证书费、资料费、午餐) 食宿统一安排,费用自理。
培训内容:
天
大数据技术基础入门
业界主流的大数据技术产品与项目解决方案
Hadoop与Spark大数据处理平台
大数据采集与分布式消息订阅系统
大数据分布式存储系统
大数据MapReduce与Yarn并行处理平台
第二天
大数据Spark实时处理平台
Storm流式数据处理平台
HBase分布式数据库管理系统
Cassandra数据管理系统
第三天
内存数据库管理系统集群
大型数据仓库Hive集群平台
Mahout大数据分析挖掘平台
大数据智能化ETL操作以及Hadoop集群运维监控工具平台应用
大数据项目应用实战
培训目标:
1、深刻理解在“互联网+”时代下大数据的产生背景、发展历程和演化趋势,洞察大数据的潜在价值,结合业界市场需求和国内外新的大数据技术潮流,掌握大数据项目解决方案以及业界大数据应用案例,从而为企业在大数据项目中的技术选型及技术架构设计提供决策参考,帮助学员为企业在利用大数据方面体现出自身价值。
2、全面掌握业界流行的Hadoop与Spark大数据技术体系,掌握包括大数据采集技术、大数据分布式存储技术、NoSQL与NewSQL分布式数据库技术、大数据仓库与统计机器学习技术、大数据分析挖掘与商业智能(BI)技术、大数据离线处理技术、Storm流式大数据处理技术、基于内存计算的大数据实时处理技术,以及大数据管理技术的原理知识和应用实战。
3、深入理解大数据平台技术架构和使用场景,能娴熟地运用Hadoop与Spark大数据技术体系规划解决方案满足实际项目需求,部署符合生产环境要求的Hadoop大数据集群,熟练地掌握基于Hadoop与Spark大数据平台进行应用程序开发、集群运维管理和性能调优技巧,并通过具体的实训项目贯穿整个课程进行实战锻炼。