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大数据工程技术人员五级
大数据工程技术人员//
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视频
41.1
课时
介绍
目录

课程概述

本课程共41学时(30小时51分54秒),适合大数据相关从业人员学习。课程共分为七章,分别是大数据概论、虚拟化与Linux、大数据系统搭建、大数据分析与应用、大数据数据库、大数据处理与挖掘、大数据管理,主要介绍了大数据工程技术人员从业有关的基础知识、工作任务有关技术和要求等。

课程目标

通过本课程的学习,让学生了解掌握大数据系统搭建、大数据分析应用、大数据处理与挖掘有关知识,能够从事大数据管理相关工作。

考核评价

考核评价方式为线上考试,题型包括单选、判断和多选,共40道题,重点考核大数据概论、虚拟化与Linux、大数据系统搭建、大数据分析与应用、大数据数据库等相关知识。

讲师介绍

详细介绍

本课程形式为PPT+语音,共包含40个视频,由刘斌老师讲授,刘老师副教授职称,主攻方向为网络信息安全,曾经带领学生在全国大学生软件测试大赛“web安全”赛项荣获特等奖。

本课程难点是大数据数据库、大数据处理与挖掘。

一、大数据概论
1.大数据技术概述

(2783s)

2.计算机网络

(2865s)

3.程序设计基础

(2777s)

4.服务器与数据中心

(2783s)

5.软件工程概述

(2754s)

6.云计算与大数据技术

(2754s)

7.面向数据的高性能计算集群系统

(2789s)

二、虚拟化与Linux
1.虚拟化技术

(2740s)

2.Linux简介

(2764s)

3.常用Linux命令

(2731s)

4.计算机软件设计

(2759s)

5.数据结构导论

(2780s)

三、大数据系统搭建
1.大数据与人工智能

(2723s)

2.DHCP服务器的搭建

(2819s)

3.Apache Web服务器的搭建

(2789s)

4.FTP服务器的搭建

(2800s)

5.BIND域名解析服务器的搭建及应用

(2761s)

四、大数据分析与应用
1.数据库基础

(2788s)

2.大数据存储

(2766s)

3.云存储技术

(2752s)

4.大数据分析

(2850s)

5.聚类分析、分类分析

(2741s)

6.大数据采集

(2768s)

7.大数据预处理

(2794s)

8.大数据文件系统

(2742s)

五、大数据数据库
1.大数据数据库设计

(2769s)

2.Spark SQL

(2794s)

3.数据仓库Hive

(2790s)

六、大数据处理与挖掘
1.Hadoop基础知识

(2775s)

2.大数据批处理

(2770s)

3.大数据实时处理

(2734s)

4.大数据实时流计算

(2766s)

5.分布式图计算框架

(2784s)

6.大数据挖掘

(2773s)

七、大数据管理
1.大数据可视化

(2869s)

2.稀有类分类的识别研究

(2760s)

3.大数据安全威胁

(2772s)

4.大数据安全策略

(2787s)

5.推荐算法

(2798s)

6.大数据的功能应用场景

(2801s)

主办单位:中国就业培训技术指导中心 <br><br>技术支持:杭州沃土教育科技股份有限公司