序號(hào)

專業(yè)中心課程

典型作業(yè)使命描繪

1

大數(shù)據(jù)導(dǎo)論

經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)導(dǎo)論，能夠讓學(xué)生全面了解大數(shù)據(jù)概貌，了解其與云核算、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)年代等異同，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)、數(shù)據(jù)認(rèn)知、數(shù)據(jù)思想和數(shù)據(jù)才能。

2

大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)

大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)概覽；分布式存儲(chǔ)架構(gòu)；分布式存儲(chǔ)事例剖析；Hadoop(HDFS)分布式存儲(chǔ)運(yùn)用;Hbase分布式存儲(chǔ)運(yùn)用；Kudu分布式存儲(chǔ)運(yùn)用；

3

數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)技能

數(shù)據(jù)庫(kù)技能根底常識(shí)，聯(lián)系型數(shù)據(jù)MySQL概念，MySQL裝置安置與根本操作；NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境裝置安置，NoSQL數(shù)據(jù)的分類，MongoDB介紹與運(yùn)用；Redis的介紹與運(yùn)用，圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j介紹與運(yùn)用，圖數(shù)據(jù)庫(kù)的核算

4

數(shù)據(jù)同步與收集技能

數(shù)據(jù)同步與收集技能介紹，數(shù)據(jù)探究，數(shù)據(jù)同步運(yùn)用；數(shù)據(jù)收集運(yùn)用；數(shù)據(jù)增量和全量同步，數(shù)據(jù)離線和實(shí)時(shí)收集；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，數(shù)據(jù)過(guò)濾，數(shù)據(jù)耐久化，Sqoop和DataX數(shù)據(jù)同步東西運(yùn)用，F(xiàn)lume數(shù)據(jù)收集東西運(yùn)用

5

分布式核算引擎

分布式核算引擎根底，分布式資源辦理與作業(yè)調(diào)度；MapReduce離線分布式核算引擎，MapReduce編程模型，分布式核算引擎Shuffle技能，SparkCore分布式核算引擎

6

大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)核算

大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)核算概念，大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)核算分類，SparkStreaming實(shí)時(shí)核算，StructuredStreaming實(shí)時(shí)核算，F(xiàn)link流批一體實(shí)時(shí)核算，實(shí)時(shí)核算數(shù)據(jù)模型

7

大數(shù)據(jù)音訊行列技能

大數(shù)據(jù)音訊行列，海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，音訊行列原理，Kafka音訊行列裝置安置，Kafka音訊行列的運(yùn)用，RabbitMQ音訊行列介紹與運(yùn)用

8

數(shù)據(jù)剖析ETL東西

數(shù)據(jù)剖析ETL東西，數(shù)據(jù)剖析概念，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念，數(shù)據(jù)剖析流程，數(shù)據(jù)剖析模型，數(shù)據(jù)剖析ETL東西分類，Hive技能，SparkSQL技能，其他大數(shù)據(jù)常用ETL剖析東西運(yùn)用

9

大數(shù)據(jù)可視化技能

大數(shù)據(jù)可視化概念，大數(shù)據(jù)報(bào)表概念，大數(shù)據(jù)可視化運(yùn)用，SuperSet可視化技能運(yùn)用，Tableau可視化技能運(yùn)用

10

大數(shù)據(jù)使命調(diào)度

大數(shù)據(jù)使命辦理與調(diào)度根底，使命依靠辦理，使命調(diào)度，Azkaban使命調(diào)度運(yùn)用，Airflow使命調(diào)度運(yùn)用

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大數(shù)據(jù)發(fā)掘與機(jī)器學(xué)習(xí)

介紹數(shù)據(jù)發(fā)掘和機(jī)器學(xué)習(xí)根底概念，數(shù)據(jù)發(fā)掘算法和實(shí)踐，特征提取技能，機(jī)器學(xué)習(xí)算法概念，數(shù)據(jù)剖析模型，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值進(jìn)程