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  一、大数据前沿知识及hadoop入门

  零基础入门,了解大数据的历史背景及发展方向,掌握hadoop的两种安装配置

  二、Hadoop部署进阶

  熟练掌握hadoop集群搭建;对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析

  三、Java基础

  了解java程序设计的基本思想,熟练利用eclipse进行简单的java程序设计,熟练使用jar文件,了解mysql等数据库管理系统的原理,了解基于web的程序开发流程

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  四、MapReduce理论及实战

  熟悉MapReduce的工作原理及应用,熟悉基本的MapReduce程序设计,掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目

  五、hadoop+Mahout大数据分析

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  掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景,熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析

  六、Hbase理论及实战

  掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景

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  七、Spark大数据分析

  Spark、Hive的安装、配置及使用场景,熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析

  八、大数据学习综合知识储备

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  统计学:多元统计分析、应用回归

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  计算机:R、python、SQL、数据分析、机器学习

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  matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的,前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势,后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀,相互补助可以取长补短。

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评论列表

2025-04-12 23:13:22

安装、配置及使用场景  七、Spark大数据分析  Spark、Hive的安装、配置及使用场景,熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析  八、大数据学习综合知识储备  统计学:多元统计分析、应用回归