¿Cuál es el contenido del curso de análisis de datos?

Para la formación en análisis de big data, se recomienda Danai Education. Los cursos de análisis de datos incluyen los siguientes contenidos:

1. Conocimientos de vanguardia en big data e introducción a hadoop. Comprenda los antecedentes históricos y la dirección de desarrollo de big data y domine las dos configuraciones de instalación de hadoop.

2.La implementación de Hadoop es avanzada. Competente en la construcción de clústeres de Hadoop; análisis en profundidad de HDFS, un sistema de archivos distribuido basado en la arquitectura Hadoop.

3.Conceptos básicos de Java. Comprender las ideas básicas de la programación Java, dominar el uso de eclipse para la programación Java simple, dominar el uso de archivos jar, comprender los principios de los sistemas de administración de bases de datos como mysql y comprender el proceso de desarrollo de programas basados ​​​​en la web.

4. Teoría y práctica de MapReduce. Familiarícese con los principios de funcionamiento y las aplicaciones de mapreduce, familiarícese con la programación básica de MapReduce y domine el diseño y la redacción de proyectos basados ​​​​en MapReduce de acuerdo con los objetivos del análisis de big data. Si estás interesado, haz clic aquí para aprender gratis.

Para obtener más información sobre la formación en análisis de big data, consulte con Dane Education. La organización se compromete a cultivar talentos profesionales en la industria de Internet de TI, como ingenieros de desarrollo de software, ingenieros de pruebas, diseñadores de UI, ingenieros de marketing en línea, contadores, etc. Cuenta con un equipo de enseñanza e investigación bien establecido y un personal docente sólido en la industria para garantizar el interés de los estudiantes y el aprendizaje integral. También ha firmado convenios de formación de talento con diversas empresas para ayudar de forma integral a los estudiantes a encontrar un mejor empleo. Institución de formación en TI Danai, los cupos de prueba están a la venta por tiempo limitado.