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展开简介
收益目标:构建大数据生态立体化的知识体系 掌握大数据核心应用技术 从大数据开发者成为具备大数据思维的技术专家
适应人群:暂无
关键词:互联网,大数据,变革
收益目标:了解大数据中MapReduce的核心原理 掌握MapReduce核心编程 了解Spark性能优化 掌握Spark中的离线计算和实时计算 掌握Spark SQL的使用 掌握HBase的高级特性
关键词:我是运维经理,互联网,大数据,SQL,Spark,HBase,大数据平台
收益目标:这个Topic对希望向互联网转型的传统企业、或是互联网创业型公司都有着重要的参考意义
关键词:互联网,电商,支付平台,传统金融,互联网金融,可穿戴设备,医疗,智能家居,物联网,车联网,安全,制造,电信,政府机构,税务,快消品,其他,大数据
收益目标:暂无
关键词:互联网,大数据
关键词:其他,大数据
收益目标:① 盘点大数据生态圈技术的的旧爱新宠,优劣势对比及选型; ② 数据安全技术框架构建,信息安全; ③ 数据中台建设的几个点阶段,每个阶段的重点和难点; ④ 大数据平台架构体系构建演进路径及全景图。
关键词:互联网,大数据,数据架构,变革,大数据平台
收益目标:课程中的内容涵盖理论和经验,是作者们在大数据行业长年摸爬滚打出来的最佳实践的总结。经过这些课程培训,可以使学员能够对大数据体系有全面而又清晰的认识,了解从平台搭建、到数据分析再到数据价值的挖掘各个方面的实用知识,可以即刻在实际工作中学以致用,运用大数据理论、方法来提升部门或公司的业绩。
适应人群:1. 小型企业的技术负责人; 2. 大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可;
收益目标:Kafka是流式处理系统如Spark streaming,Strom及Flink事实上的标准数据入口,本课程将从架构、生产消费示例、性能、运维等全方位深入分析这一大数据利器。
关键词:其他,大数据,数据分析
收益目标:1. 了解PB级别大数据底层技术架构以及美图如何优化大数据架构以适应业务发展 2. 了解大数据基础架构常见的几个痛点 3. 了解相关热门大数据技术框架的适用场景和各自的优缺点 4. 了解大数据底层架构的一些优化方向
关键词:
To Be Better
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