郑州云和数据为学员设置大数据人工智能培训班，学习完毕具备大数据采集、存储、清洗、分析、综合治理的能力，掌握人工智能的核心技术机器学习，相当于2年以上的*经验，让你所学知识更成体系更加实用，更能为企业所青睐。
大数据的核心是数据的价值化，整个大数据技术体系紧紧围绕数据展开。大数据的产业链*括数据的采集、存储、安全、分析和应用，其中大数据分析是大数据价值化的重要手段。
全球每年将新增数十万个大数据相关的*岗位、在2019年清华大学计算机系教授武永卫曾言：“中国当下数据人才约有30万，未来3-5年人才需求量将达到180万。
云和数据的大数据课程*含了云计算和人工智能开发课程让你所学知识更成体系更加实用，更能为企业所青睐。
大数据主流技术-数据采集
使用Flume，可进行流式日志数据的收集。使用Sqoop可以交互关系型数据库，进行导入导出数据。使用爬虫技术，可在网上爬取。
大数据主流技术-数据存储与管理
大数据利用分布式文件系统HDFS、HBase、Hive，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的存储和管理。
大数据主流技术-数据处理与分析
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析。
云和数据是腾讯云认证服务一级运营商，百度、华为合作伙伴。以百度人工智能、华为大数据为基础，腾讯云、百度云、亚马逊云、5G技术为支撑，打造大数据+人工智能专精课程。通过6个月精细化学习和一线ICT企业原厂项目综合实战，培养出符合国家信息产业、信息技术发展需要的高端大数据人工智能工程师。学习完毕具备大数据采集、存储、清洗、分析、综合治理的能力，掌握人工智能的核心技术机器学习，相当于2年以上的*经验。
贴心的教学模式
拒绝双元教学，全程面授；拒绝大班授课，小班制教学，每班<=25人；拒绝“放羊式“管理，完善学习管理体系
专业的课程内容
120天“纯大数据”课程，直击大数据工程师岗位核心需求。；实战项目贯穿，涵盖金融，电商，交通，安平等各个领域。
一阶段课程：大数据开发语言基础
主要内容：基本程序逻辑、面向对象深入、异常处理机制、常用类、集合&泛型、多线程、MySQL基础、远程仓库、DDL/DCL/DML/DQL、SQL优化、批量处理事务DBUtil、Git管理文件版本、pom.xml详解。
核心能力培养：掌握Java核心技术、掌握MySQL数据库、掌握利用JDBC操作数据库。
第二阶段课程：离线场景下的数据存储和计算
主要内容：企业常用Linux命令、awk,sed,seq,xargs进阶命令、HDFS分布式文件系统、MapReduce并行计算、Yarn资源分配、Hive数据仓库、Flume日志实时采集、Sqoop数据导入导出工具。
核心能力培养：掌握Hadoop生态技术栈：HDFS，MapReduce，Yarn，Zookeeper，Hive，Flume,Sqoop等，掌握ETL技术:Kylin、kettle等、BI工具:Superset、Echarts。项目实战：企业级电商大数据分析系统之离线数据仓库项目、客快物流大数据项目。
第三阶段课程：数仓建设和实时检索
主要内容：Redis概述、Redis事务、Jedis和Spring整合、Hbase整体架构、API的使用方式、数据结构检索与搜索原理、search搜索相关算法、kafka安装和使用、kafka运行流程和文件存储、分区原则、消息可靠性。
核心能力培养：掌握No SQL数据库:Redis，HBase，掌握数据仓库设计和建设，掌握实时检索Elastic Search技术。
项目实战：车联网实时检索项目
第四阶段课程：Scala编程&Spark分布式计算框架
主要内容：Scala概述、Scala程序逻辑、Scala面向对象编程、隐式转换、Scala集合、函数式编程、单向环形链表、约瑟夫问题、Spark概述、Spark安装和使用、RDD&算子、Spark SQL、DataSet DataFrame、SparkStreaming、Spark调优。
核心能力培养：掌握Scala语言和算法，掌握Spark分布式计算框架。
项目实战：万网信号大数据项目、智能车流量监控平台项目。
第五阶段课程：实时计算与数据挖掘
主要内容：Spark MLlib算法、Spark MLlib统计分析、Spark MLlib分类和回归、Spark MLlib聚类和降维、Spark MLlib关联规则与推荐算法、Flink状态管理与恢复、Flink的Time详解、Flink SQL、Flink的事件处理。
核心能力培养：掌握数据挖掘、掌握Flink计算引擎。
项目实战：企业级电商实时数仓项目、推荐系统项目、智慧交通平台。
