课程概述

随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展，对分布式系统的原理及使用变得越来越重要，大数据的相关职位需要复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。

课程目标

通过本课程的学习，让学生了解掌握Hadoop生态系统的搭建及主要组件的配置与应用，通过本课程的学习，学生应具有Hadoop平台搭建与运维，Hadoop主要组件的安装与配置，大数据系统应用与开发等专业技能，并具备较高的职业素质。掌握分布式系统的定义和特点；掌握Hadoop的起源和特点；掌握Hadoop平台的搭建与配置；掌握HDFS分布式存储系统；掌握MapReduce计算框架。

考核评价

考核评价方式为考试，包括单选、判断和多选。考试重点包括大数据系统搭建、大数据平台管理与运维、大数据技术服务、大数据处理与应用，括大数据系统搭建、大数据平台管理与运维、大数据技术服务、大数据分析与挖掘，大数据平台管理与运维、大数据技术服务、大数据管理等相关知识的考核。

讲师介绍

详细介绍

大数据相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素。大数据的相关职位需要复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。

中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。

“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，据预测2025年中国大数据人才缺口达到200万。

通过本课程的学习，让学生了解掌握Hadoop生态系统的搭建及主要组件的配置与应用，通过本课程的学习，学生应具有Hadoop平台搭建与运维，Hadoop主要组件的安装与配置，大数据系统应用与开发等专业技能，并具备较高的职业素质。掌握分布式系统的定义和特点；掌握Hadoop的起源和特点；掌握Hadoop平台的搭建与配置；掌握HDFS分布式存储系统；掌握MapReduce计算框架。