合肥大数据培训课程

 课程介绍

 大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点，大数据在电商、金融、电信、医疗、旅游等各个领域用途非常广泛，通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

 课程内容

 基础知识：

 Java基础：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性等。

 Python基础：对于数据分析与挖掘方向，Python基础知识的掌握也很重要，包括基础语法、数据处理和分析库（如NumPy、Pandas等）的使用。

 技术框架：

 Hadoop生态体系：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue等。

 Spark生态体系：Scala、Spark、Flink等。这些技术框架是大数据处理和分析的核心工具。

 应用实践：

 大数据开发：包括大数据的采集、预处理、存储、计算、分析和可视化等全流程处理。培训内容会涉及到大数据清洗工具（如Kettle）、数据仓库（如Hive）、分布式计算引擎（如Spark）、消息队列（如Kafka）等。

 数据分析与挖掘：学习如何使用Python、数据库等工具进行数据清洗、分析和可视化。培训内容会涵盖数据建模、机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。

 生成式人工智能应用：对于高级课程，会涉及到生成式AI的进阶使用，包括图像生成、文本生成、语言模型等。

 教学目标

 1、掌握大数据的技术和知识：学生需要掌握大数据存储、处理、分析、挖掘、可视化等相关技术和知识，包括Hadoop、Spark、NoSQL、数据仓库、机器学习等。
 2、具备数据分析能力：学生需要学习数据分析方法、统计学基础、数据可视化等相关知识，能够对大数据进行分析，提取有用值息，做出科学决策。
 3、具备软件开发能力：学生需要学习软件开发技术和流程，熟悉常用编程语言和开发工具，能够进行大数据相关软件的开发和应用。
 4、具备团队合作能力：大数据项目通常需要多人合作完成，学生需要具备团队合作和协调能力，能够在团队中承担自己的任务和职责。
 5、具备创新思维和实践能力：学生需要具备创新思维和实践能力，能够发现问题，提出解决方案，并将其实际应用于大数据项目中，具备一定的创业意识和能力。