大学生、在职提升、转行或待业人员

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分布式集群架构
14-01大数据行业前沿应用与知识介绍
14-02Linux入门基础
14-03Hadoop入门介绍
14-04Hadoop单机环境搭建
14-05Hadoop伪分布式集群搭建
14-06Hadoop完全分布式集群搭建
分布式文件存储系统HDFS
15-01HDFS简介
15-02HDFS编程入门
15-03HDFS读写文件
15-04HDFS架构原理及常用指令
ETL工具Sqoop基本原理和常用指令
16-01Sqoop介绍
16-02Sqoop原理
16-03Sqoop部署
16-04关系型数据库导入Hadoop
16-05Hadoop导入关系型数据库
16-06Sqoop job应用
大数据仓库知识应用
17-01Hive架构原理和技术方向
17-02HiveQL数据查询、函数（聚合函数、窗口函数、UDF）
17-03Hbase表设计及数据查询
17-04商业应用案例—宽表设计与用户画像
17-05商业应用案例—网站流量分析与页面运营
Spark架构原理和核心组件
18-01Spark介绍
18-02Spark数据结构及编程语言接口
18-03Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法
PySpark编程指南与Spark RDD相关操作
19-01PySpark开发环境搭建
19-02PySpark编程入门：Spark基本数据结构
19-03PySpark编程入门：PySpark常用语句
19-04采用PySpark读取分布式数据库中数据
19-05PySpark数据清洗案例

1.提高速度
从基本的蓝牙连接到大数据分析，如今的技术正在迅速发展。随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术，高速网络和数据分析成为首要关注点。要构建更多这样的实时应用程序，移动应用程序开发人员需要地管理数据分析。
2.云计算的影响
就像大数据一样，云计算的应用还在不断上升。数据分析师认为，在基于云计算的大数据分析解决方案(BDA)方面的投入是值得的。调研机构IDC预测，在未来，这些基于云计算的BDA技术的支出是主要内部部署解决方案支出的4.5倍。
许多大型公司正在设法在其解决方案中实现云功能。这些解决方案提供了更好的分析管理和的运行。到2018年，云计算将成为大数据中的主要部分。由此，传统分析提供商与云计算供应商之间的竞争将会越来越激烈。
3.人工智能
随着企业向机器学习技术、复杂系统和分析的方向发展，人工智能(AI)的投资已增加了两倍。