現代社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物。阿里巴巴創辦人馬云在臺演講中就提到,未來的時代既是IT時代,也是DT的時代,DT就是Data Technology數據科技,顯示大數據對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。

大數據案例

  • ·1.洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
  • ·2.google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
  • ·3.統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
  • ·4.麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
  • ·5.梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況,該公司基于SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
  • ·6.醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰,而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展,這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
種種跡象表明,大數據正在形成越來越猛的發展勢頭。近百上市公司紛紛搶灘,多領域應用受到追捧,面臨巨大的投資機遇。尤其是大數據應用型公司大受歡迎,全產業鏈垂直領域,吸引了眾多投資者的關注。

  • 數據分析師

    對數據挖據后進行展現,呈現清晰、準確且有數據支撐的報告,了解運營情況

    平均年薪:10萬以上

  • 數據挖掘分析師

    負責數據的分析和挖掘及平臺建設,發現潛在規律,建立數據挖掘算法并優化

    平均年薪:15萬以上

  • 首席數據官

    制定客戶數據管理策略并且實現數據的準確性和制定工作流程的需求目標

    平均年薪:50萬以上

  • 大數據監控工程師

    將數據模型轉化為實際應用;負責日志監控分析系統架構設計和數據分析;

    平均年薪:25萬以上

  • 數據可視化工程師

    對數據和展現的交互行為進行開發工作,從而轉化為web相關產品

    平均年薪:10萬以上

  • 大數據應用開發工程師

    負責使用java技術進行行業大數據平臺建設、挖掘的設計和研發

    平均年薪:30萬以上

  • 大數據運維工程師

    制定網絡安全相關技術規范標準,對系統安全評估及安全體系制度的建設

    平均年薪:15萬以上

  • 運維架構師

    負責制定和實施網絡、安全相關技術規范、標準,進行系統安全體系制度的建設

    平均年薪:60萬以上

  • 數據中心架構師

    研究數據中心行業的專業技術方向及系統架構,決策數據中心設施相關的整體架構

    平均年薪:40萬以上

  • 大數據系統研發工程師

    構建數據存儲和計算,對現有系統進行分析,找到瓶頸及改進算法,提高系統性能

    平均年薪:10萬以上

  • 階段一
  • 階段二
  • 階段三
  • 階段四
  • 階段五
  • 階段六
  • Java面向對象: 變量、條件結構、循環、數組、封裝、繼承、多態、接口、抽象類與方法
  • Java核心開發: 語言核心包、異常處理、常用工具包、集合框架、多線程、IO輸入輸出流、Java反射機制、Java泛型
  • Linux基礎知識: Linux簡介與安裝部署、熟悉圖形化界面、Linux基礎命令用戶和權限管理、軟件包安裝
  • Linux管理: 磁盤管理、日志管理、進程管理、服務管理、任務計劃、ssh遠程管理、rsync遠程同步、selinux、常見故障排除、基本網絡配置
  • Linux進階: dhcp服務、pxe網絡裝機、samba服務、vsfptd服務、apache服務、Tomcat服務
  • Linux Shell編程: Shell的作用及分類、Bash的常用功能、設置和使用Shell變量、編寫Shell腳本、條件測試的應用、使用if條件語句、for、while循環語句、for、while循環語句、函數使用
  • 大數據概論: 大數據背景、認識Hadoop、Hadoop架構和組件、Hadoop生態系統、Hadoop經典落地案例、Hadoop安裝和部署
  • 分布式文件系統HDFS: HDFS特性和目標、HDFS核心設計、HDFS體系結構、HDFS中數據流的讀寫、HDFS的HA機制、HDFS的Federation機制、文件壓縮、文件序列化
  • 并行計算框架MapReduce: MapReduce編程模型、WordCount編程實例、MapReduce架構、MapReduce類型與格式、剖析MapReduce作業運行機制、shuffle和排序、任務執行與作業調度、YARN平臺架構、MapReduce高級開發
  • 數據倉庫Hive: Hive基本概念、Hive數據類型和文件編碼、HiveQL數據定義與數據操作、HiveQL:查詢、視圖和索引、Hive內置函數和UDF
  • ETL工具Sqoop: Sqoop介紹、安裝部署Sqoop、Sqoop使用流程、Sqoop實戰案例
  • 工作流引擎Azkaban: Azkaban簡介、安裝部署與配置、使用Azkaban、創建工作流、執行工作流、任務頁面查看與系統統計
  • 分布式協調系統Zookeeper: 安裝、運行ZooKeeper、ZooKeeper實例、Zookeeper選舉機制、Zookeeper服務、使用ZooKeeper構建應用
  • 列式數據庫HBase: HBase分布式數據庫介紹、HBase的核心功能模塊、HBase的使用場景和經典案例、HBase基本概念、HBase表結構設計、Shell命令行工具、Java客戶端、核心概念、高級特性 戲
  • 實時計算框架Storm: 實時流計算Storm、核心組件、Storm特性、Storm應用于什么場景、使用Storm、核心概念和數據流模型、Storm使用綜合案例
  • 消息訂閱分發系統Kafka: Kafka介紹、Kafka原理與架構、Kafka使用場景、Kafka的核心概念、Kafka安裝與部署、Kafka文件消費者案例
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  • 函數式編程Scala: :Scala基礎、控制結構和函數、數組、映射和元組、Scala中的類、輔助構造器、主構造器、單例對象、伴生對象、apply方法、包與作用域、繼承、抽象類與抽象字段、文件操作、特質、操作符、update方法、提取器、高階函數、柯里化、集合、模式匹配、偏函數 優
  • 交互式計算框架Spark: Spark簡介、生態系統、Spark架構、Spark集群安裝與部署、Spark開發環境配置、Spark應用案例編程、彈性分布式數據集、Spark工作機制、Spark I/O機制、Spark通信模塊、Lineage機制、Shuffler機制、Spark SQL運行架構、Spark SQL應用案例、Spark Streaming實時流、GraphX圖計算、MLlib體驗
  • 數據挖掘與R語言: 數據挖掘算法介紹、分類、聚類、關聯規則、決策樹、R語言介紹、RStudio安裝、常用R包、R語言實現挖掘算法案例
  • 集群運維與調優: 規劃Hadoop分布式集群、管理Hadoop集群、Hive調優、HBase調優、CDH的安裝部署、HDP的安裝部署

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