Curso de Big Data en Dalian

A. ¿Cuáles son los cursos profesionales de big data?

En primer lugar, debemos comprender el lenguaje Java y el sistema operativo Linux. son la base para aprender big data. No existe un orden particular de aprendizaje.

Java: siempre que comprenda algunos conceptos básicos, no necesita tecnología Java profunda para generar big data. Aprender Java SE equivale a aprender big data. Conceptos básicos

Linux: debido a que el software relacionado con big data se ejecuta en Linux, necesita aprender Linux de manera más sólida. Aprender Linux le será de gran ayuda para dominar rápidamente las tecnologías relacionadas con big data. La configuración del entorno operativo y del entorno de red de software de big data como hadoop, hive, hbase y spark puede evitar muchos errores. Si aprende el shell, podrá comprender los scripts, lo que facilitará la comprensión y configuración de los clústeres de big data. . También le permitirá aprender más rápidamente sobre las nuevas tecnologías de big data que se lanzarán en el futuro.

Ahora que he terminado de hablar sobre los conceptos básicos, hablemos de las tecnologías de big data que aún necesitas aprender. Puedes aprenderlas en el orden en que escribí.

Hadoop: esta es una plataforma popular de procesamiento de big data y casi se ha convertido en sinónimo de big data, por lo que es algo que debes aprender. Hadoop incluye varios componentes HDFS, MapRece y YARN. HDFS es un lugar donde se almacenan los datos, al igual que el disco duro de nuestra computadora, donde MapRece procesa y calcula los datos. Los datos son: siempre que le dé tiempo, puede ejecutar los datos, pero es posible que el tiempo no sea muy rápido, por lo que se denomina procesamiento por lotes de datos.

Recuerde que el aprendizaje aquí puede usarse como un nodo para que usted aprenda big data.

Zookeeper: esta es una panacea. Se utilizará al instalar Hadoop HA y Hbase también lo utilizará en el futuro. Generalmente se usa para almacenar información colaborativa. Esta información es relativamente pequeña y generalmente no excede 1 M. El software que la usa depende de ello, solo necesitamos instalarlo correctamente y dejar que se ejecute normalmente. .

Mysql: hemos terminado de aprender el procesamiento de big data. A continuación, aprenderemos la base de datos mysql, una pequeña herramienta de procesamiento de datos, porque se utilizará al instalar Hive. ¿Se puede dominar? Puede instalarlo en Linux, ejecutarlo, configurar permisos simples, cambiar la contraseña de root y crear una base de datos. Lo principal aquí es aprender la sintaxis de SQL, porque la sintaxis de Hive es muy similar a esta.

Sqoop: Se utiliza para importar datos de Mysql a Hadoop. Por supuesto, también puede omitir esto y exportar directamente la tabla de datos de Mysql a un archivo y luego colocarla en HDFS. Por supuesto, debe prestar atención a la presión de Mysql cuando lo usa en un entorno de producción.

Hive: esto es un artefacto para aquellos que conocen la sintaxis SQL. Puede simplificar el procesamiento de big data y ya no tendrá que preocuparse por escribir programas MapRece. Algunas personas dicen que ¿Cerdo? Es casi lo mismo que Cerdo. Sólo necesitas dominar uno.

Oozie: Ahora que ha aprendido Hive, creo que debe necesitar esto. Puede ayudarlo a administrar sus scripts de Hive o MapRece, Spark, y también puede verificar si su programa se ejecuta correctamente. es un error, se le informará. Puede enviar una alarma y ayudarlo a volver a intentar el programa. Lo más importante es que también puede ayudarlo a configurar las dependencias de las tareas. Creo que definitivamente te gustará, de lo contrario te sentirías como una mierda cuando miras la gran cantidad de guiones y los densos cronds.

Hbase: Esta es la base de datos NOSQL en el ecosistema Hadoop. Sus datos se almacenan en forma de clave y valor y la clave es única, por lo que se puede utilizar para la deduplicación de datos. Puede almacenar cantidades de datos mucho mayores que MYSQL.

Por lo tanto, a menudo se utiliza como destino de almacenamiento una vez completado el procesamiento de big data.

Kafka: esta es una herramienta de cola relativamente fácil de usar. ¿Para qué sirve la cola? ¿Sabes que necesitas hacer cola para comprar boletos? estar en cola para su procesamiento, para que otros estudiantes que están colaborando contigo no griten, ¿por qué me diste tantos datos (como cientos de gigabytes de archivos) y cómo puedo manejarlo? él no es un tipo de big data. Puedes decirle que pongo los datos en una cola y los usas. Luego los tomaría uno por uno, para que dejara de quejarse y se pusiera inmediatamente a trabajar optimizando su programa. era su problema si no podía manejarlo. No es la pregunta que diste. Por supuesto, también podemos usar esta herramienta para almacenar datos en línea en tiempo real o en HDFS. En este momento, puede usarla con una herramienta llamada Flume, que se usa especialmente para proporcionar un procesamiento simple de datos y escribir varios receptores de datos (. como Kafka).

Spark: se utiliza para compensar las deficiencias en la velocidad de procesamiento de datos según MapRece. Su característica es cargar datos en la memoria para realizar cálculos en lugar de leer el disco duro extremadamente lento. Es particularmente adecuado para operaciones iterativas, por lo que a los streamers de algoritmos les gusta especialmente. Está escrito en escala. Se puede operar con lenguaje Java o Scala, porque ambos usan JVM.

B. Qué cursos se necesitan para el aprendizaje de big data

Cursos principales: programación orientada a objetos, tecnología práctica de Hadoop, minería de datos, aprendizaje automático, análisis estadístico de datos, matemáticas avanzadas, Python programación, programación JAVA, tecnología de bases de datos, desarrollo web, sistema operativo Linux, construcción, operación y mantenimiento de plataformas de big data, desarrollo de aplicaciones de big data, diseño y desarrollo visual, etc.

C. ¿Cuáles son los cursos principales de la especialización en big data?

Cursos básicos: análisis matemático, álgebra avanzada, introducción a la física general, matemáticas y ciencias de la información, estructura de datos, introducción a la ciencia de datos, introducción a la programación. y práctica de programación. Cursos obligatorios: matemáticas discretas, probabilidad y estadística, análisis y diseño de algoritmos, inteligencia informática de datos, introducción a sistemas de bases de datos, fundamentos de sistemas informáticos, arquitectura y programación paralelas y análisis de big data no estructurados.

D. ¿Qué cursos debería aprender sobre big data?

Etapas de almacenamiento de big data: hbase, hive, sqoop.

Fase de diseño de autoarquitectura big data: Flume distribuido, Zookeeper, Kafka.

Etapas de computación en tiempo real de big data: Mahout, Spark, Storm.

Etapa de recopilación de datos big data: Python, Scala.

Etapa práctica empresarial de Big Data: escenarios empresariales prácticos de procesamiento de big data empresarial, análisis de necesidades, implementación de soluciones y aplicación práctica de tecnología.

E. ¿Cuáles son los cursos profesionales de big data? Introducción profesional

Con el desarrollo continuo de la tecnología de Internet, la era actual también se denomina era de big data.

Actualmente, las empresas de Internet tienen una gran demanda de talentos de big data, y los talentos de las instituciones de formación también son fáciles de encontrar trabajo. El reciente grupo de aprendices de big data de Nanjing Kegong Factory tiene altos empleos y sus salarios son altos. generalmente muy alto. ¡Por supuesto, el requisito previo para encontrar un trabajo es que debe aprobar la tecnología de big data relevante!

A juzgar por la situación laboral de los estudiantes graduados en el campo de big data en los últimos dos años, todavía hay muchos puestos en el campo de big data, especialmente puestos de desarrollo de big data, que actualmente se están moviendo gradualmente. desde el desarrollo de plataformas de big data hasta aplicaciones de big data, la cobertura de campos de desarrollo también es el resultado inevitable de la aplicación integral de big data. A juzgar por la situación de contratación de otoño de 2019, obviamente hay más puestos de desarrollo de big data y no solo se necesitan talentos de I + D, sino también talentos de aplicación, por lo que hay más oportunidades de empleo para los estudiantes universitarios.

Para los estudiantes universitarios actuales, si no quieren ir a la escuela de posgrado, deberían mejorar su competitividad laboral desde los siguientes tres aspectos:

Primero: mejorar las capacidades de programación.

La capacidad práctica tiene un impacto muy directo en el empleo de los estudiantes universitarios, especialmente en los primeros días de la aplicación de big data, muchos puestos a nivel de aplicación aún no se han liberado, por lo que muchos equipos técnicos prestan más atención a la capacidad de programación de los estudiantes. Tienen sólidas habilidades de programación. Los conceptos básicos siguen siendo bastante importantes.

Segundo: dominar una cierta cantidad de conocimientos sobre informática en la nube. Big data en sí tiene una relación muy estrecha con la computación en la nube, ya sea que trabaje en un puesto de desarrollo de big data o en un puesto de análisis de big data en el futuro, es necesario dominar una cierta cantidad de conocimientos de computación en la nube. Dominar el conocimiento de la computación en la nube no solo puede mejorar la eficiencia de su trabajo, sino también ampliar sus límites técnicos.

Tercero: prestar atención a la acumulación de conocimiento de la plataforma. La era de Internet industrial es una era de plataformas, por lo que si desea mejorar su empleabilidad, debe prestar atención a la acumulación de conocimientos en varias plataformas de desarrollo, especialmente plataformas de desarrollo que están estrechamente integradas con los campos industriales. De hecho, big data y la computación en la nube en sí son plataformas, por lo que los estudiantes que se especializan en big data tendrán un tiempo relativamente fluido para aprender el desarrollo de plataformas.

F. ¿Cuánto cuesta asistir a una clase de formación de big data en Dalian?

La formación de big data de Dalian suele costar entre 19.000 y 25.000.

El precio general la capacitación es de 5 meses

No hay muchas instituciones en Dalian que puedan capacitar en big data. Se recomienda buscar una institución de cadena más grande. El desarrollo de big data en Dalian aún no ha alcanzado una escala que pueda soportar. formación y profesores ordinarios no están disponibles. Todos trabajaron en JAVA antes, por lo que es posible que no tengan experiencia real en big data. Cuando vaya a varias instituciones, debe ser optimista acerca de los profesores.

el segundo es el formato de enseñanza, el tamaño de la institución, etc. Si lo recomiendas busca un buen trabajo

G. ¿Qué curso de big data es mejor?

Recomiendo. Moju Education.Moju Big Data proporciona a todos el contenido básico de los cursos de big data, por lo que tener un salario alto en la era del big data no es un sueño.

H. ¿Cuáles son los cursos principales de la especialización en big data?

La especialización en tecnología de big data es una materia interdisciplinaria: estadística, matemáticas e informática son las tres disciplinas de apoyo; biología, medicina y medio ambiente Las ciencias, la economía, la sociología y la gestión son disciplinas aplicadas y ampliadas.

Además, debe aprender software de recopilación, análisis y procesamiento de datos, software de modelado matemático y lenguajes de programación de computadoras. La estructura del conocimiento es un talento transfronterizo con dos especialidades y múltiples habilidades (conocimiento profesional). y pensamiento de datos) ).

Tome como ejemplo la Universidad Renmin de China:

Cursos básicos: análisis matemático, álgebra avanzada, introducción a la física general, matemáticas y ciencias de la información, estructura de datos, introducción a la ciencia de datos, introducción a la programación, programación práctica de diseño.

Cursos obligatorios: matemáticas discretas, probabilidad y estadística, análisis y diseño de algoritmos, inteligencia informática de datos, introducción a sistemas de bases de datos, fundamentos de sistemas informáticos, arquitectura y programación paralelas y análisis de big data no estructurados.

Cursos optativos: Introducción a los algoritmos de ciencia de datos, temas de ciencia de datos, práctica de ciencia de datos, tecnología práctica de desarrollo de Internet, tecnología de muestreo, aprendizaje estadístico, análisis de regresión y procesos estocásticos.

(8) Lectura ampliada del curso Big Data de Dalian:

Posiciones de Big Data:

1. Arquitecto de sistemas Big Data

Construcción de plataformas de big data, diseño de sistemas e infraestructura.

Habilidades: arquitectura de ordenadores, arquitectura de redes, paradigmas de programación, sistemas de archivos, procesamiento paralelo distribuido, etc.

2. Analista de sistemas de big data

Afrontando campos industriales reales, utilizando tecnología de big data para la gestión, el análisis y la aplicación del ciclo de vida de la seguridad de los datos.

Habilidades: inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística matemática, cálculos matriciales, métodos de optimización.

3. Ingeniero de desarrollo de Hadoop.

Resolver el problema del almacenamiento de big data.

4. Analistas de datos

En diferentes industrias, profesionales que se especializan en recopilar, organizar y analizar datos de la industria, y realizar investigaciones, evaluaciones y predicciones de la industria basadas en los datos.

Utilice herramientas para extraer, analizar y presentar datos en el trabajo para darse cuenta de la importancia comercial de los datos.

5. Ingeniero de minería de datos

Para realizar minería de datos es necesario descubrir patrones a partir de datos masivos, lo que requiere una cierta cantidad de conocimientos matemáticos, los más básicos son el álgebra lineal. , álgebra avanzada y optimización convexa, teoría de probabilidad, etc. Los lenguajes de uso común incluyen Python, Java, C o C. Yo uso más Python o Java. A veces, MapRece se usa para escribir programas y Hadoop o Hyp se usa para procesar datos. Si se usa Python, se combinará con Spark.

I. Curso Big Data. . Qué es

En la era del big data, la estructura del volumen, los métodos de adquisición, el procesamiento de minería, el análisis y la presentación de datos han cambiado. De esto se deriva la tecnología de big data, incluida la recopilación de datos. acceso, limpieza, minería, visualización, etc., creando nuevas necesidades de talento y en estado de escasez. Otra encuesta del McKinsey Global Institute muestra que para 2018, Estados Unidos se enfrentará a aproximadamente 1,5 millones de expertos en big data. Según expertos nacionales autorizados en big data, la brecha en talentos de big data alcanzará alrededor de 1,3 millones en cinco años.

J. Dalian CCIE

No, estudié en Noda. Acabo de pasar la dirección RS de CCIE este mes. El número de certificación es 27 ***. Grandes maestros, y también hay un 3IE que existe como un dios, increíblemente increíble.