上海专业的大数据培训机构一览表

优就业大数据培训学院，课程内容紧跟互联网技术发展与企业实际用人需求，不断升级更新。学员以Java语言夯实基础，学习Hadoop生态体系、Spark生态体系，融入大数据智慧农业数仓、交通领域汽车流量监控项目、高铁智能检测系统等项目作为实训内容，对大数据知识融会贯通，成长为真正的大数据人才。

完善就业体系

通过阶段性授课机制，和每阶段的定期考核，先让学员能够学会所学内容，才能找打合适工作。较后一个阶段为就业课程，从技术和面试两个方面加深就业能力，并且还有不定期的双选会供大家选择。

全程面授+实战技术

线下课程全程是师资面对面教学，不会存在上课只对着大屏幕上课的情况，有问题都可以在课上得到解答。并且优就业通过自主研发大纲和学习路线，并且定期更新课程所学技术，让大家所学技术不落伍。

大数据分析包含哪些技术

目前，大数据领域每年都有大量的新技术涌现，成为大数据采集、存储、处理、分析或可视化的有效手段。下面小编就来讲讲大数据分析包含哪些技术，千万别错过!

简而言之，从大数据生命周期的角度来看，核心技术集中在四个方面：大数据采集、数据预处理、大数据存储、数据分析，它们共同形成了大数据生命周期的核心技术。

一.大数据采集

即对于结构化和非结构化海量的各种来源的数据，所进行的收集活动。

1.

数据库获取:目前比较流行的是Sqoop和ETL，很多企业仍然使用MySQL、Oracle等传统关系数据库进行数据存储。当然，对于开源Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可以实现HDFS、hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

2. 网络数据收集:通过web爬虫或网站公共API从网页中获取非结构化或半结构化数据，并将其结构统一为本地数据的数据收集方法。

3.文件采集:包括实时文件采集与处理技术flume、基于ELK的日志采集、增量采集等。

二.大数据预处理

大数据预处理，指的是在数据分析之前，对个收集的原始数据进行如“冲洗、灌装、光滑、合并、标准化和一致性检查”等一系列的行动，旨在提高数据的质量和为以后的分析打好基础。

三. 大数据存储

大数据存储是指存储器以数据库的形式存储采集到的数据的过程。

四. 大数据分析与挖掘

大数据分析与挖掘是从可视化分析、数据挖掘算法、预测分析、语义引擎和数据质量管理等方面对无序数据进行提取、提炼和分析的过程。