上海普陀大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師培訓(xùn)機(jī)構(gòu),如何選擇學(xué)校

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階段:大數(shù)據(jù)分析篇（必修篇）

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1)大數(shù)據(jù)分析Hadoop及Python實(shí)現(xiàn)

大數(shù)據(jù)框架Hadoop/MapReduce/使用uickStart VM快速搭建環(huán)境、數(shù)據(jù)基本存儲(chǔ)命令/3大案例

2)大數(shù)據(jù)分析框架PySpark基本使用

Spark環(huán)境搭建/Spark 核心、Jupyter Notebook使用/WordCount/PyCharm航班信息數(shù)據(jù)分析

3)PySpark分析某航天中心服務(wù)器日志

服務(wù)器日志讀取解析/日志數(shù)據(jù)采樣統(tǒng)計(jì)/404響應(yīng)日志數(shù)據(jù)等

4)大數(shù)據(jù)Hive集成Python分析

大數(shù)據(jù)SL分析框架Hive使用/HL結(jié)合Python腳本影評(píng)數(shù)據(jù)分析/PySpark與Hive集成分析/基于SL和DSL的PySpark分析

可解決的現(xiàn)實(shí)問題:

本階段內(nèi)容干貨滿滿！老師將會(huì)直接給到學(xué)員一個(gè)真實(shí)的大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，直接在這個(gè)真實(shí)的開發(fā)環(huán)境里結(jié)合實(shí)際的四個(gè)小案例手把手的教大家去實(shí)現(xiàn)一個(gè)Python+Spark（PySpark框架）的具體應(yīng)用.

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模塊

大數(shù)據(jù)分析與可視化技術(shù)

名稱

數(shù)據(jù)分析的概念、理論與需求業(yè)務(wù)流程

大數(shù)據(jù)可視化前端展示技術(shù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)可視化編程技術(shù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)可視化分析工具的應(yīng)用

基本內(nèi)容

大數(shù)據(jù)分析師先導(dǎo)篇_數(shù)據(jù)分析的概念

大數(shù)據(jù)分析師先導(dǎo)篇_數(shù)據(jù)分析的作用 大數(shù)據(jù)分析師先導(dǎo)篇_數(shù)據(jù)分析六部曲 大數(shù)據(jù)分析師先導(dǎo)篇_數(shù)據(jù)分析六部曲2 大數(shù)據(jù)分析師先導(dǎo)篇_數(shù)據(jù)分析的三大誤區(qū)

H5/Echarts//

演示前端JS框架如何與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合使用？

Python可視化:ggplot作圖包

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R語言可視化:交互化展示包shiny

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微軟 Power BI 數(shù)據(jù)分析工具快速上手

Power BI 與R、與Hadoop結(jié)合使用？

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tableau與R、與Hadoop結(jié)合使用？

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