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京ICP备号-5 京公网安备55号《好看》依托百度技术，精准推荐优质短视频内容，懂你所好，量身打造最适合你的短视频客户端！大数据(big
data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
深度挖掘分析把数据变成可操作利用的情报，提供个性化推荐、精细化运营，帮助企业降低成本，增加利润，大数据的作用在逐渐显现。各大公司纷纷上马大数据业务，对大数据人才的需要，市场上正处于十分旺盛的阶段。大数据发展势头十分迅猛，市场上对大数据人才有着旺盛的需求量。
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据(Big
data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
WDP培训中心CUUG(优技培训)是国内最早通过甲骨文公司审查成为oracle WDP培训中心的高端IT培训机构，主要开设有oracle云计算DBA课程、大数据培训课程、Oracle OCP认证课程、oracle数据库OCM认证课程等。
自1988年办学以来，CUUG(优技培训)一直致力于培养高端IT人才的培养。凭借业内最优良的课程体系、独创的“沉浸式”教学方式、业内设备最齐全的数据库实验室机房和完善的就业体系，CUUG(优技培训)的毕业学员受到了企业的广泛好评。
近30年来，作为国内最早被全球第二大软件公司甲骨文公司授权的oracle核心级合作伙伴。CUUG(优技培训)一直致力于高端Oracle数据库人才的培训。依托甲骨文(ORACLE)公司雄厚的资源和背景，秉持超一流严谨的治学理念，致力于中国Oracle数据库人才的培养。当前，CUUG(优技培训)同数千家知名企业建立了战略合作伙伴关系，累计培养和输送数万名oracle数据库人才进入企业，为中国高端IT行业发展注入强劲动力，堪称高端IT职业教育的经典传奇。
新华网主办、全国数十家主流媒体支持的“大国教育之声--传承魅力教育”大选活动，CUUG经过层层选拔力压群雄摘得2013年“中国十大品牌职业培训之首”的桂冠，2014年这一次“最具品牌竞争力职业培训机构之首”的荣誉获得同样源自CUUG在Oracle培训领域的精耕细作。
Oracle美国总部副总裁Robert
Green先生、亚太地区总裁及北亚区总裁与Oracle中国区叶洋经理莅临CUUG进行视察，充分肯定了CUUG的发展历程和在Oracle培训领域的建树，表示今后将大力支持CUUG的发展，探讨在更大领域进行广泛的合作。
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大数据培训机构如何选择？
如何选择大数据培训机构？对于想要学习大数据的人来说，选择一个好的培训机构至关重要，但是现在大数据培训机构越来越多，那么应该如何选择呢？现在就听北京一起去了解一下吧。
1、看高薪就业数据
如果有很多的学员参加学习，如果有很高的就业数据，那就是靠谱的机构。如果只宣传讲师多牛，不宣传就业信息，那么需要认真考虑。讲师非常牛，不代表毕业的学员会同样牛。
2、看专职讲师数量
大数据行业工资很高，大数据公司里面的一线工程师年薪最低20 多万，如果聘为专职讲师，讲师的年薪肯定不能低于20
多万，这对培训机构而言，成本压力非常大。很多培训机构只有兼职讲师，这样成本是最小的。因为没有课的话，培训机构不付工资，没有成本。但是兼职讲师没有那么多时间备课，在讲课水平上与专职讲师是有很大差别的。
3、看后续服务IT
行业技术更新非常快。我们在单位加班，累的要死要活，根本没时间去学习新技术。如果培训机构只关注培训一门技术收一笔钱的话，对我们长期发展不利。如果在培训机构，缴费学了这门技术，以后这门技术的所有更新都可以免费学习的话，那就太好了。
4、看是否允许实地考察
培训机构中有很多皮包公司，本身没有师资力量，只是一个组织机构，把想要参加培训的学员和希望兼职讲课的一线人员牵线搭桥组合到一起。这样对学员是不负责的。如果实地考察，和工作人员聊聊天，是很容易看出来的。
以上就是北京达内大数据给大家分享的大数据培训机构如何选择的知识要领，想要了解更多大数据相关知识，请继续关注北京大数据培训机构。
大数据开发培训学习什么？互联网时代的到来也激发了很多职位的平行发展。现在有不少朋友询问关于大数据方面的问题，比如什么是大数据开发啊，和大数据相关的技术是什么呢等问题，现在达内北京大数据培训机构就跟大家做一下系统的介绍。
如何选择大数据培训机构？对于想要学习大数据的人来说，选择一个好的培训机构至关重要，但是现在大数据培训机构越来越多，那么应该如何选择呢？现在就听北京达内大数据培训一起去了解一下吧。
大数据学习需要具备哪些能力呢？随着企业对大数据人才需求的增加，想学习大数据的人越来越多，很多想学习大数据的童鞋都在不停追问：学习大数据需要具备哪些能力才能学？现在达内北京大数据培训机构就来给大家解答这个问题。
随着互联网时代的到来，很多童鞋为了跟随世界的潮流，不被世界所抛弃，纷纷选择了市场人才需求大的大数据职位，也有很多人为了尽快提升自己选择大数据就业培训班，那么大数据就业方向有哪些呢？
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大数据培训机构排行北京哪家好
大数据培训机构排行北京哪家好
发布时间：
编辑：薛永青
大数据培训机构排行北京哪家好
现在有部分同学在学习大数据时选择了线上或者自学，觉得这样的学习方式既方便又省钱；同时很多学员也会报名类似魔据教育这样的线下的大数据培训班进行大数据学习，那这两种培训方式有什么区别？他们分别适合什么人群学习呢？
大数据培训机构排行北京哪家好
现在有部分同学在学习大数据时选择了线上或者自学，觉得这样的学习方式既方便又省钱；同时很多学员也会报名类似魔据教育这样的线下的大数据培训班进行大数据学习，那这两种培训方式有什么区别？他们分别适合什么人群学习呢？
这几种学习方式都有各自适合的人群，针对的人群和侧重点也不一样，每位学员在**初选择时都应该根据自身的条件选择**适合自己的学习方式。有基础的学员选择自学或者线上是可以的，因为有一定的学习基础和学习能力，如果再具备自律能力那就更好了，可以完美利用自己的课余时间内和闲暇时光；在职人员或者想要在业余时间提升自己的也可以选择线上或者自学，但是都是在有编程能力或者有高数功底的基础之上，选择这种学习方式进行大数据培训。但是这样的学习方式也仅限于想要了解而不是深入学习，学习时间有限，学习内容也不够丰富，所以还是建议想要从事大数据相关职业的学员慎重选择。
以此为对比，报名线下大数据培训班有什么优势？
一．线下大数据培训班针对人群更广泛
自学和线上培训大数据都有一定的局限性，但是线下培训班针对人群更加广泛，有基础但是不想要自学、在职人员想要转行学习大数据、没有基础或者基础差的想要入行大数据的，这些人群线下大数据培训班都是呈现接纳态度的。在魔据，每一位想要学习大数据的人都可以在这里找到适合自己的学习方式，有针对零基础学员的零基础课程：从基本的javaSE编程开始学习；有基础学员的基础课程：基础学员入学进行java基础测试，测试**就可以学习大数据课程，相应学习周期学习课程都会减少，培训费用也会减少；在职人员想要培训达数据：导师会根据自身能力和自身条件推出相应的学习课程。
二．线下大数据培训班有完善教学模式
线下大数据培训班还具有严格的教学模式，规范学员的学习生活，让学员们学有所得。
1.考核体系
为了随时掌握学员们的学习生活情况，每个阶段都会进行考核，其中一个目的是为了让学员们查漏补缺，清楚自己学习情况的状况下及时对自己没有掌握的知识点进行拟补，正视自己学习状况；另一个目的是为了让导师、助教、班主任随时了解学员知识点掌握情况，并及时做出相应辅导措施。不只有对学员的考核，学员还会给导师做出真实的教学反馈，魔据对导师有严格的职业素养规范，不定期的学员反馈更好监督导师，让学员们达到学有所值。
2.教学体系
线下培训班一般有脱产培训班和周末培训班，什么是脱产培训班呢？就是像上班一样的进行大数据培训，每周有两天的休息时间，对于脱产型培训班来说，培训效率比较高，周期连贯性也比较高，学员学习到的知识也会更加丰富；导师加助教性质的辅导，学员们在学习时遇到的疑难杂症都有专业人员一对一进行辅导，教学更加有针对性，避免了流水线、快餐式教学模式。
3.真实项目
对于大数据学员来说，真实项目是很有益的，大型项目的操作不但让理论编程实时操作，学习知识学以致用，也会让学员们提前熟悉企业项目工作流程，不但提高了自身动手能力也为自身履历加分不少。企业对于这种操作过真实项目的学员都比较青睐和看重，因为其自身能力较强，也更受企业重用。
三．线下大数据培训班有就业保障
很多学员在学习了大数据之后，都比较担心自己的就业问题，这就体现了线下大数据培训班的优势，有就业协议给你们保驾护航。就业协议一定程度上保障你在学业完成之后可以找到适合自己的工作岗位，大数据培训班都有完善的就业保障流程，面面俱到的就业前辅导让学员们顺利找到工作。就业前经常会有学员感到紧张焦虑，还是因为没有足够的安全感，魔据的就业老师会安排职业素养提升课、保真模拟面试和一对一进行的项目指导简历指导，每位学员的自身情况和能力不一样，老师给予的指导帮助也不一样，根据自身条件进行就业指导，让每位学员都找到专属自己的工作岗位。
每位学员都有属于自己的学习方式，希望看完这篇文章的你们都可以找到适合自己的学习方法并且从此高薪就业。如果你想要深入学习大数据，或许可以在魔据找到适合你自己的学习方法！
魔据教育大数据开发高薪就业班课程大纲
一阶段 基础课程（301课时）
课程内容详解
Java基础课程
java编程语言基础(35学时)
主要讲解java环境变量搭建，jvm虚拟机运行原理性能参数调整，java基本数据类型，流程控制，数组应用等。
java面向对象编程(70学时)
主要讲解java类和对象的概念，OOP面向对象编程思想，程序设计，构造方法，以及面向对象三大特性，类与类之间的关系，接口、抽象类final,static等关键字，以及多态,异常。
各种常用API（21学时）
主要讲解String以及StringBuffer等。
java集合框架(28学时)
主要讲解整个集合框架体系内容，ArrayList,LinkedList，HashMap等。
I/O流技术(14学时)
主要讲解I/O流基本知识，流操作的基本步骤，字节流，字符流，文件操作以及文件加密，解密，文件复制，文件拆分合并等相关知识，序列化和反序列化。
java线程以及锁(14学时)
主要讲解介绍java线程的基本操作和相关知识；了解锁和死锁的概念以及效果，如何建立生产消费者模型。
Socket网络编程和分布式基础原理(7学时)
主要讲解介绍java基于网络的一些操作和特性，以及各种协议。
关系型数据库MySql
Mysql数据库(35学时)
主要讲解SQL语句相关方面的知识，数据库的操作的基本流程,以及一些常见的企业开发中涉及到的业务方面的数据设计知识以及一些数据库设计工具的使用；基本SQL操作（增，删，改，查，函数，条件查询，排序，递归查询等操作），表和表之间的关系配置,以及一些常用的企业开发数据库设计技巧,如权限管理等表结构设计，视图，分区，索引。
JDBC(7学时)
主要讲解jdbc相关的知识，jdbc基本操作，预处理命令，批处理，jdbc缓存技术，以及jdbc封装思想和数据库连接池技术的开发和应用。
Web开发课程
Jsp/Servlet(35学时)
主要讲解一些简单的jsp和servlet应用， 保证学生能够使用基本的增删改查。
Linux操作系统
Linux简介(4学时)
主要了解什么是操作系统、什么是Linux；了解Linux之前，Unix的历史；了解GNU计划；Linux的发展以及Linux的各个发行版本。
Linux环境搭建(4学时)
主要讲解Linux安装流程；理解Linux部署；理解Linux基本操作命令。
Linux常用命令(12学时)
主要讲解磁盘操作命令；权限管理命令；文件查找命令；本机帮助命令；压缩解压命令；网络相关命令；系统相关命令；vi命令。
Linux基础(3学时)
主要讲解Linux系统监测相关命令；理解crontable的使用；掌握Linux软件包的使用。
Linux网络管理(2学时)
主要讲解Linux的网络配置；掌握互联网的寻址流程和原理；掌握如何经过Window远程管理Linux服务器；掌握如何构建FTP/SSH服务应用；掌握如何实现不同系统平台之间的文件共享。
Shell脚本(6学时)
主要讲解Shell脚本结构；掌握Shell变量定义；掌握Shell基本语法；掌握Shell调试。
综合应用实操(4学时)
主要知识点串线。
第二阶段 大数据基础课程（105课时）
课程内容详解
Hadoop课程
大数据的概述(7学时)
主要讲解大数据历史；大数据出现的原因；大数据解决的问题；大数据目前的发展状态；大数据未来的；我们生活中各行业的大数据应用；云计算的概念；选择hadoop的原因；hadoop在云计算中的作用；hadoop依赖的所有技术和之前课程的联系。
hadoop集群的搭建(17.5学时)
主要讲解介绍单机版和伪分布式安装，详细介绍每个方式的区别，解决什么问题以及详细的配置，并对每个配置文件做深入讲解。能够查看hadoop进程；理解hadoop启动的整个过程。
掌握hadoop集群的搭建、HA安装（ZK）；介绍并带领学生使用hadoop的命令，操作hadoop集群文件的上传、下载、删除等操作；日志错误信息、常见的错误处理方式；zookeeper的介绍与安装。
HDFS基础概念介绍(7学时)
主要讲解块的概念、块的好处、冗余备份、块的切分；元数据概念；NameNode工作原理； DataNode工作原理；Secondary NameNode；客户端含义；HDFS文件操作过程；元数据的持久化；什么是EditsLog和FSImage静像文件；EditsLog和FSImage合并--Checkpoint机制；HDFS命名空间；安全模式；心跳机制；机架感知。
HDFS API案例(7学时)
主要讲解案例包括上传本地文件到HDFS；从HDFS下载文件到本地；创建HDFS文件；创建HDFS目录；重命名HDFS文件；删除HDFS文件；删除HDFS目录；查看某个文件是否存在；数据类型，writeable接口。
YARN资源调度框架介绍(7学时)
主要讲解客户端程序与ResourceManager交互；客户端存贮封装信息；ResourceManager调用NodeManager；NodeManager划分资源池；ResourceManager调用MapReduce程序；执行运算；hadoop伪分布式安装、HA安装，加入YARN的进程，反推理论；运行MR程序，观察YARN在程序运行中的处理过程；hadoop1.0到2.0的变化（新加）。
Mapreduce介绍(7学时)
主要讲解MapReduce产生背景；MapReduce官方解释；MapReduce特点；MapReduc计算流程：inputsplit、mapper、combine、shuffle、sort、reducer；MapReduce容错性；MapReduce推测机制；MapReduce应用场合以及MR的整个流程的图解。
Mapreduce案例(28学时)
主要讲解经典的MR程序，包括（计数器、InputFormat输入格式、OutputFormat输出格式、单词计数程序Combiner优化、去重编程、平均程序、数据排序、全排序、倒排序、二次排序、单表关联、多表关联、join连接）；排序算法，归并排序，底层源码分析，分区算法；讲解job提交作业的流程；经过WebUI查看log日志。
（14课时）
Zookeeper介绍和安装(3学时)
主要讲解Zookeeper介绍；Zookeeper下载与安装；Zookeeper配置。
Zookeeper集群搭建(4学时)
主要讲解搭建Zookeeper集群；选举机制及Leader测试；Zookeeper客户端操作。
Zookeeper API客户端开发(7学时)
主要讲解Zookeeper客户端API调用；Zookeeper类、Stat类介绍；创建和删除路径Path；ACL理解；CreateMode：创建模式、VERSION版本；设置数据、获取children、Watch（观察者）。
第三阶段 分布式数据库课程（95课时）
课程内容详解
HBase简介(2学时)
主要讲解HBase概念；掌握HBase旧版本体系结构；掌握HBase工作原理；掌握HBase的组成；掌握HBase的容错性；理解HBase应用场景。
HBase环境搭建(9学时)
主要讲解HBase安装流程理论；理解HBase安装模式理论；掌握HBase安装及验证理论；理解HBase基本应用操作；了解查看HBase表内容的几种方式。
掌握HBase版本选择的依据；理解HBase本地模式安装过程；熟练HBase单机模式安装的相应命令；掌握Eclipse HBase开发环境搭建过程。
理解HBase伪分布式安装流程；掌握HBase分布式安装过程；掌握Zookeeper安装过程；初识HBase常用Shell命令；初识HBase API的调用过程。
HBase开发入门(7学时)
主要讲解HBase Shell常用基本命令；掌握HBase Shell常用表管理命令；掌握HBase Shell常用表操作命令；掌握HBase API常用表数据操作开发过程；掌握HBase API常用表管理操作开发过程；掌握新旧版本HBase API调用的差异。
HBase基础API(6学时)
主要讲解HBase基础API的内容及特点；理解HBase基础API开发流程；掌握HBase新、旧二个版本下Put与Delete；理解原子性操作概述；理解Get方法相关理论知识；掌握常规操作：单行get、Result类、get列表（ListCell、RawCell）、错误列表、获取数据方法；掌握多版本的写法。
HBase高级API(5学时)
主要讲解Scan方法相关理论知识；掌握常规操作：指定行、ResultScanner类、按RowKey范围取、多版本；掌握新、旧二种版本的写法；理解过滤器相关理论知识；掌握常规操作：行、列、列名、值、分页过滤器。
综合应用(6学时)
主要讲解表设计相关理论知识；掌握表中列族的设计； 掌握表中RowKey设计；理解翻页原理。
hive入门(7学时)
主要讲解Hive产生的原因；理解HQL解析成MapReduce原理的工作流程；理解Hive体系结构；理解Hive应用场景；初步理解Hive与传统数据仓库的异同。
掌握Hive启动过程、表内容查看几种方式；掌握基本Hive命令操作知识；初步理解Java经过JDBC调用Hive的过程。
Hive环境搭建(4学时)
主要讲解Hive安装前的准备工作；理解Hive内嵌、独立、远程三种安装模式；熟练掌握Hive远程安装过程。
Hive管理(6学时)
主要讲解HiveQL数据类型及转换机制；理解Hive文本文件数据编码格式；初步了解表存储格式；熟练掌握Hive建表操作方法
熟练Java经过JDBC调用Hive过程；了解Hive的几中服务：Hive Shell、JDBC/ODBC、Thrift服务、Web接口。
HiveQL基本语法(3学时)
主要讲解存储格式；掌握创建表的语法；掌握导入数据、删除表、修改表的操作。
HiveQL查询(10学时)
主要讲解使用正则表达式来指定列；掌握列值计算、算数运算符的使用方法；掌握函数、Limit语句的使用方法；熟练列别名、嵌套Select句式；熟练CASE-When-Then句式；When语句。
熟练Group By语句用法；熟练内连接、左外连接、右外连接、半连接的用法；理解Map连接的用法。
掌握Order By、Sort By、Distribute By、Cluster By用法；掌握Union All语法。
高级应用(7学时)
主要讲解分区的原理和用法；掌握分桶的原理和用法；掌握视图的原理和用法；掌握索引的原理和用法。
Hive函数(3学时)
主要讲解Hive函数应用原因；掌握调用函数的应用过程；掌握标准函数的应用过程；掌握聚合函数的应用过程；掌握表生成函数的应用过程。
Hive自定义函数(4学时)
主要讲解编写UDF的基本语法过程；掌握编写UDAF的基本语法过程。
综合应用(16学时)
主要考核HiveQL基本应用；考核分区、分桶、视图、索引应用；考核函数，尤其是自定义函数的应用。
第四阶段 大数据高级进阶课程（207课时）
课程内容详解
简介及安装(16学时)
主要讲解Python简介、Python开发环境搭建；Python数据类型和运算符；Python条件语句
基础语法(16学时)
主要讲解Python for循环、while循环；break与continue；字符串的使用、元组的定义及使用。
函数与面向对象(16学时)
主要讲解Python中列表、元组、字典；函数的定义及使用；lambda匿名函数及应用；变量的作用域；参数的传递、类的定义、对象创建；面向对象的封装、继承、多态。
模块与IO(16学时)
主要讲解模块概念；模块用法；导入模块；IO模块的使用；日历模块的使用；异常的概念及处理。
正则表达式(16学时)
主要讲解正则表达式概念及应用场景；search和match方法；正则表达式的修饰符；正则表达式的模式；正则表达式的应用。
爬虫之分布式爬虫(21学时)
主要讲解redis简介；安装测试；多机测试；scrapy_redis；简单应用测试；多机协作的redis。
爬虫之反爬虫(14学时)
主要讲解反爬虫介绍；问题的分类；顺从的艺术；反爬虫策略；爬虫编写注意事项。
spark基础(7学时)
主要讲解Spark 概述；Spark 生态系统；与MapReduce比较；体系结构与工作原理；安装部署及测试；spark应用场景。
RDD&(21学时)
主要讲解Spark程序模型；Spark弹性数据集；RDD与共享式内存区别；Spark算子分类及功能；Spark 核心算子介绍:aggregate、aggregateByKey、cartesian。
Spark核心算子:coalesce, repartition，fullOuterJoin
、cogroup [Pair], groupWith [Pair]、combineByKey[Pair] ，count，countByKey [Pair]、countByValue，distinct，filter，filterWith &(deprecated)、flat Map，flatMapValues，flatMapWith，fold，foldByKey。
Spark核心算子：groupBy、groupByKey [Pair]、intersection、join [Pair]、keys [Pair]、values[Pair]、leftOuterJoin [Pair]、map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、mapValues [Pair]、max、min、reduce、reduceByKey [Pair]、rightOuterJoin、sample、sortBy、sortByKey、sum 、take、top、zip、zipWithIndex；RDD特性、常见操作、缓存策略；RDD Dependency、Stage。
spark工作机制(7学时)
主要讲解Spark应用执行机制；Spark调度与任务分配模块；容错机制及共享变量和累加器；Lineage机制；Checkpoint机制；Shuffle机制；集成开发工具开发spark程序；web监控图讲解。
spark编程实战(7学时)
主要讲解编写wordcount程序；TopK；中位数；倒排索引；Countonce；倾斜连接等程序并经过web监控图进行查看。
spark SQL(7学时)
主要讲解Spark SQL概述；DataFrame及DataSet；SparkSession的使用；编程方式执行Spark SQL查询；sparkSQL 数据源之mysql；sparkSQL 数据源之hive；sparkSQL 数据源之json。
sparkSQL运行原理(7学时)
主要讲解Spark SQL组件、架构；DataFrame、SparkSQL运行原理；SparkSQL电商日常数据分析。
电商数据项目(14学时)
主要讲解python爬虫抓取数据；解析json数据；hive建表，数据填充；SparkSQL日常分析；数据的可视化展现。
SparkStreaming基础(7学时)
主要讲解Spark Streaming运行原理；DStream；DStream 常用函数；容错处理；与flume和kafka的集成。
SparkStreaming案例（百度统计的流式实事监控系统）(14学时)
主要讲解nginx日志文件，flume采集；kafka的应用；SparkStreaming 实时分析；结果写入Mysql数据库。
Spark MLlib(7学时)
主要讲解机器学习基本认识；分类算法、聚类算法；回归算法、决策树和随机森林；K近邻算法；贝叶斯决策论；EM算法。
综合应用(4学时)
主要对重要知识点串线。
实时计算介绍和Flume基础(1.5学时)
主要介绍实时计算与离线计算区别；实时技术应用；实时分析三种框架比较；实时分析技术架构。
Flume安装和相关概念(2学时)
主要讲解Flume安装，event介绍； Flume Agent内部原理； 配置Flume Agent。
source相关配置及测试 (3.5学时)
主要讲解source的生命周期；source的配置；常用的几种source的介绍以及应用；Flume拦截器。
channel相关配置及测试 (1.5学时)
主要讲解channle作用；channle事务性；channle的种类；channle配置；Channel选择器。
sink相关配置及测试(1.5学时)
主要讲解sink作用；sink的生命周期；常用的几个sink介绍；Sink组。
复杂数据流的应用(4学时)
主要讲解多source--单channle（Fan in flow）； 单source--多channle（Fan out flow）；agent—agent。
Kafka介绍(2学时)
主要讲解数据的传递方式；消息中间件的优势及作用；常用的消息中间件；kafka的相关概念。
Kafka安装(5学时)
主要讲解kafka相关概念：broker、topic、生产者和消费者；kafka集群类型；kafka集群启动步骤。
Kafka生产者和消费者(7学时)
主要讲解kafka分区机制（Partition）； kafka的副本数（replication）；Kafka生产者API和Kafka消费者API。
flume与kafka整合(7学时)
主要讲解flume与kafka整合：kafka source、Kafka Sink、Kafka Channel。
第五阶段 大数据综合实战项目课程（课时）
项目内容详解
高校学生大数据分析项目(学时)
高校学生大数据分析系统是依托于高校数据管理平台的高校学生行为分析系统。经过对海量学生行为数据的计算和分析，建设高校完整的高校招生、教学、就业、学生学习、生活、心理的完整数据仓库。经过对这些数据的分析，提升学校对学生的管理和服务，教学资源合理分配，招生就业等各方面的精细化服务程度，达到学生和教学管理工作的前瞻性、精准性和持续性要求。
互联网精准营销大数据分析项目(学时)
电信预购分析系统是依托于电信用户上网行为数据进行预购分析的系统。经过对电信用户的海量上网行为数据的匹配与分析，建立用户的精准画像，及购买行为预测。经过这些数据的分析，提升对用户的掌握，合理推荐业务提高电信业务扩展。经过预购分析对外提供精准营销的预测用户，有效提高营销成功率。
精准画像对用户进行全面的分析，主要方面：用户状况，用户分群，用户偏好等。经过分析掌握用户状况对业务超包及时提醒升档，对不同时间段提供闲忙不同业务。经过分群划分相同用户，对不同群组进行差别推荐。经过偏好推荐定制服务（游戏包，阅读包等）。经过更人性化的推荐，进而提升业务发展。
预购分析：对用户购买欲望、购买偏好等进行数据建模分析。经过基础分析及模型算法分析用户预购类别（购房，购车等），预购类型（购房：大户型，小户型，房屋位置等。购车：轿车，SUV，价格区间等。）。分析用户购买欲望是否强烈，是近期购买还是先期了解等。
目标，建立良好的用户画像综合体系，准确描绘用户行为。经过数据分析对内提高公司总体业绩；对外提供优质服务。
咨询电话：010- 金老师 。
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