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大数据工程技术人员(36课时)
大数据工程技术人员S//
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30
视频
36.0
课时
108.00
介绍
目录

课程概述

大数据工程技术人员是从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

课程目标

1.研究、开发大数据采集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等技术; 2.研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准; 3.设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统; 4.大数据采集、大数据清洗、大数据建模与大数据分析; 5.管理、维护并保障大数据系统稳定运行; 6.监控、管理和保障大数据安全; 7.提供大数据的技术咨询和技术服务。

考核评价

线上考核,单选题、判断题。

讲师介绍

详细介绍

大数据工程技术人员是从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

1.研究、开发大数据采集、清洗、存储及管理、分析及挖掘、展现及应用等技术;

2.研究、应用大数据平台体系架构、技术和标准;

3.设计、开发、集成、测试大数据软硬件系统;

4.大数据采集、大数据清洗、大数据建模与大数据分析;

5.管理、维护并保障大数据系统稳定运行;

6.监控、管理和保障大数据安全;

7.提供大数据的技术咨询和技术服务。

职业技能
01大数据概念

(2780s)

02大数据发展前景

(2770s)

03大数据处理的基础技术

(2812s)

04Linux简介

(2765s)

05网络配置管理

(2748s)

06 Spark简介

(2790s)

07 Spark应用

(2731s)

08数据可视化简介

(2753s)

09 数据可视化概念

(2823s)

10大数据在互联网领域的应用

(2775s)

11大数据在生物医学领域的应用

(2825s)

12大数据安全解决方案

(2780s)

13大数据管理安全

(2813s)

14大数据应用之物流城市管理

(2755s)

15大数据应用之金融餐饮行业

(2755s)

16大数据在体育和娱乐领域中的应用

(2759s)

17分布式文件系统HDFS

(2821s)

18分布式数据库HBase简介

(2770s)

19HBase系统架构

(2737s)

20理解HDFS分布式文件系统

(2804s)

21NoSQL数据库之键值和列存储数据库

(2746s)

22NoSQL数据库之文档和图形

(2754s)

23云数据库

(2804s)

24 MapReduce编程简介

(2854s)

25MapReduce编程应用

(2771s)

26大数据处理架构Hadoop简介

(2750s)

27大数据处理架构Hadoop应用

(2777s)

28 Spark概述

(2790s)

29 Spark应用

(2809s)

30流计算简介

(2749s)

31流计算实例

(2816s)

32 图计算简介

(2818s)

33图计算应用

(2775s)

34数据可视化1

(2784s)

35数据可视化2

(2784s)

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