南京大数据开发培训机构排行榜名单

来源：南京科迅教育IT培训机构发布时间：2022/10/1 10:32:03 　　南京大数据开发培训机构排行榜名单--推荐南京科迅教育IT培训机构

　　南京科迅教育致力于培养面向设计及开发领域人才，以学员就业为目的，优质就业为宗旨，是一家集：软件开发（JavaEE、Web前端、.NET、PHP、大数据、Python等）、UI交互设计、平面设计、电商美工、美工运营、室内设计、软装设计、建筑设计、景观设计、数控编程、模具设计等课程为一体的培训机构！

　　随着大数据的不断普及，未来将会有更多的行业与之相结合，从而创造出更多的就业岗位，无论是比较火的金融、互联网等行业，还是像医疗、教育、城市规划等方面，都将需要大量的大数据人才。
　　大数据开发入门，大数据核心基础，千亿级数仓技术，PB级内存计算，亚秒级实时计算，大厂面试。
　　一阶段：大数据开发入门
　　MySQL数据库及SQL语法
　　MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
　　Kettle与BI工具
　　Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。
　　Python与数据库交互
　　实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和MySQL数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“Pymysql”
　　第二阶段：大数据核心基础
　　Linux
　　Linux作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。
　　而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群(Hadoop，Spark)都是搭建在多台Linux系统上，对集群的执行命令都是在Linux终端窗口输入的。
　　据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。
　　Hadoop基础
　　Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop以一种可靠、、可伸缩的方式进行数据处理。
　　它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——地跨多台机器处理大型数据集合。
　　Hadoop的框架核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
　　MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。
　　大数据开发Hive基础
　　Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
　　hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
　　Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
　　第三阶段：千亿级数仓技术
　　企业级在线教育项目实战
　　Hive数仓项目完整流程，以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
　　建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；挖掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
　　第四阶段：PB内存计算
　　Python编程基础+进阶
　　Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
　　Python语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手。
　　和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python语言的实现代码往往是较短的。
　　Spark技术栈
　　Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。
　　Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
　　大数据Flink技术栈
　　Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。
　　Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。
　　Spark离线数仓工业项目实战
　　通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

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