郑州大数据培训班

1、深入学习数据处理，熟悉CDH开发环境（hive/impala/trino等）；
2、学习主流的关系型数据库（DB2/Oracle/Mysql等）；
3、熟悉大数据平台的调度组件（airflow/dolphin等）；
4、深入学习java技术知识熟悉Springboot、Mybatis等知识；
5、掌握mysq，了解hive、hadoop、clickhouse等；
6、熟悉Nginx、Redis、Dubbo、Elasticsearch、ZooKeeper、MQ、Linux、Shell等。

1、深入学习数据的采集、清洗、预处理、存储、分析挖掘、机器学习及数据可视化；
2、深入理解大数据基础架构和平台、基于Hadoop的大数据体系，熟悉Hadoop相关开源项目；
3、熟练掌握Spark、Streaming、Kafka、Zookeeper、Hbase、Redis、Elasticsearch、SpringFreamwork等；
4、对HDFS、Yarn的原理有深入了解，掌握系统优化、资源分配；
5、深入学习面向对象的程序设计、XML、数据库设计以及软件工程；
6、熟练使用常用的数据库，如Mysql、SQL SERVER等，熟练使用SQL语句。

1、深入学习数据挖掘、大规模分布式系统等领域开展前沿技术；
2、掌握常用的数据结构和基本算法；
3、深入学习面向对象的思想和设计模式；
4、熟悉Java EE开发相关技术,熟练掌握：Spring、springCloud、Mybatis、Junit、Maven；
5、了解Redis、Dubbo、rocketMQ、Zookeeper等技术；
6、熟练使用MySQL数据库，了解SQL优化方法；
7、熟悉Docker，了解Kubernetes或Docker Swarm。

1、了解常用特征挖掘和机器学习算法，计算广告、推荐系统、搜索等领域数据和算法；
2、深入学习JAVA语言，熟练掌握基于微服务springboot框架的java技术；
3、熟悉Mysql数据库及优化、Redis、Linux下开发、程序设计等技巧；
4、熟悉 Spring，MyBatis，Multi-Thread 等，了解rpc、message应用集成的原理；
5、熟悉Tomcat、Nginx等应用服务器的安装、调试、配置及使用；
6、掌握数据仓库、ETL开发相关技术和原理。

1、深入学习大数据应用平台、大数据生产平台的研发；数据处理组件的研发、部署实施和调优；
2、熟练使用spark，HBase，对spark和hbase有深入的理解；
3、熟悉Redis、Memcached等非关系型数据库；
4、熟悉分布式、多线程等高性能架构相关开发；
5、熟悉Linux等服务器操作配置，了解Shell脚本；
6、熟悉SpringCloud、Dubbo、Spring、mybatis等。

1、深入学习分布式系统概念、架构，熟悉大规模分布式系统设计、实现、部署等；
2、深入学习java核心技术，熟悉计算机的基础知识和编程规范；
3、熟悉面向对象设计，有一定的系统架构设计能力；
4、精通多线程编程，熟悉JVM，熟悉开源的分布式中间件；
5、熟悉spring全家桶，熟练使用springcloud微服务架构、nacos等相关技术；
6、熟练使用hadoop，hive，HBase，YARN，kafka，spark，Storm,Flume等大数据开发组件。