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大数据&人工智能应用实例

01人脸识别

应用领域-安保,出行,监控

人工智能与大数据结合,进行海量数据库
匹配,双重保险,更安全。

大数据&人工智能应用实例

02网上行为追踪

应用领域 - 购物,安防

通过大数据分析,精准到一个ip,深度分析用户,猜你喜欢很容易。

大数据&人工智能应用实例

03数据监控

应用领域 - 互联网

实时存储,海量数据,横纵对比,数据可视化。

大数据&人工智能应用实例

04车牌识别

应用领域 - 交通监控,智能出行

实时监控,车辆路线分析,车牌识别匹配,智慧交通构建。

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大数据就业班(0基础) 大数据就业班(非0基础)

  • 第一阶段
  • 第二阶段
  • 第三阶段
  • 第四阶段
  • 第五阶段
  • 第六阶段
    [ Hadoop ]
  • 第七阶段
    [ Storm ]
  • 第八阶段
    [ Spark ]
  • 第九阶段
    [ Flink ]
  • 第十阶段
    [ 机器学习 ]

Java基础

主讲内容:

1.基础语法   2.IDEA使用   3.面向对象   4.常用API   5.集合API   6.异常   7.多线程   8.Lambda表达式   9.IO流   10.网络编程   11.Socket原理机制   12.函数式接口   13.方法引用   14.函数式编程   
15.Stream流   16.JDK新特性   17.斗地主案例

可掌握的核心能力:

1.掌握Java开发环境基本配置;
2.掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用;
3.熟练使用Idea开发工具;
4.掌握Java基本面向对象知识;
5.掌握常用类String、ArrayList等的使用。

可解决的实际问题:

掌握Java基础知识,为后面的深入学习java课程打下坚实的基础。

市场价值:

具备Java语言编程基础,但是还不能达到企业的用人标准。

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试学本阶段课程

JavaWeb

主讲内容:

1.mysql与jdbc   2.ResultSet   3.前端技术   4.linux与nginx   5.反射   6.BeanUtils   7.注解   
8.xml与jsoup   9.servlet核心编程   10.request登录案例   11.web异步开发   12.nosql   
13.redis   14.jedis   15.maven   16.maven工程servlet实例   17.黑马旅游网项目案例

可掌握的核心能力:

1. 深入理解Java面向对象相关知识点;
2.掌握开发中常用类如集合、IO流、时间日期等操作;
3.掌握Java异常处理机制,熟悉Java多线程开发;
4.掌握网络基础知识,了解Socket原理,TCP、UDP协议;
5.掌握java基本语法完成单机程序的编写;
6.熟悉Java新特性,如Lambda、Stream流等操作。

可解决的实际问题:

学生具备JavaSE基本开发能力,可编写简单单机应用程序。

市场价值:

具备JavaSE基本开发能力,但是还不能满足企业用人需求,可为后续JavaWeb的学习打下坚实基础。

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试学本阶段课程

主流框架

主讲内容:

1.Mybatis框架   2.架构分析   3.常用API   4.数据封装   5.动态SQL   6.Spring框架   7.IOC/DI   
8.银行转账案例   9.面向切面编程 AOP   10.JdbcTemplate   11.SpringMVC   12.oracle   
13.maven   14.企业级权限管理系统项目案例

可掌握的核心能力:

1.掌握企业中最常用SSM框架开发,开发出结构清晰、可复用性好、维护方便的企业级应用程序;
2.掌握AngularJS框架;
3.掌握Spring security框架;
4.掌握zookeeper分布式应用协调服务;
5.掌握全文检索解决方案;
6.掌握spring boot1.x框架的基本应用。

可解决的实际问题:

使用主流的ssm框架,升级相关技术,如前端框架angularJS、spring data redis、spring data solr等,掌握企业级解决方案。

市场价值:

掌握主流的ssm框架,掌握开发企业级项目的知识和技术,掌握企业级解决方案的思路。

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试学本阶段课程

流行框架

主讲内容:

1.Lucene实现全文检索   2.Analyzer分析器   3.索引库维护   4.ElasticSearch   5.ORM框架   
6.hibernate框架   7.JPA的基本操作   8.JPQL查询   9.spring data jpa   10.spring data jpa关联映射与多表操作   11.spring boot   12.综合案例   13.Git

可掌握的核心能力:

1.能够测试vue.js的常用指令;
2.能够测试webpack打包流程;
3.理解RabbitMQ的常用工作模式;
4.能够开发课程管理功能;
5.能够将微服务注册到注册中心;
6.能够测试Feign远程调用;
7.能够开发搜索接口。

可解决的实际问题:

使用spring全家桶进行项目开发,掌握微服务开发,熟悉前端开发方式及相关技术,熟悉软件部署与持续集成 ,打造Java全栈式工程师。

市场价值:

本阶段课程顺应Java开发市场发展趋势,学员已经掌握Java互联网开发大部分岗位需要的知识和技术。

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试学本阶段课程

大数据基础增强

主讲内容:

1.Linux操作基础   2.虚拟机的创建并联网   3.Shell编程   4.Zookeeper集群   5.Hadoop集群环境准备   6.系统服务管理   7.网络管理   8.jmap命令   9.jstack命令   10.VisualVM工具   11.Tomcat8优化   12.JVM调优

可掌握的核心能力:

1. 掌握shell 脚本编程
2.熟练使用linux常用命令
3.熟练使用zookeeper常用增、删、改、查命令
4.掌握负载均衡、高可靠等集群相关内容
5.提升Java实力

可解决的实际问题:

弥补学员对于linux基础的不足,加强对于java的理解,提高学员java实力,为大数据的深入学习和调优做好充足的准备。

市场价值:

能够完成中小型企业常见的自动化脚本。

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试学本阶段课程

大数据Hadoop离线分布式系统

主讲内容:

1.Hadoop源生集群搭建   2.CDH版本集群搭建   3.HDFS入门及深入   4.MapReduce框架   
5.Yarn   6.Hive架构   7.Hive调优   8.Flume   9.Azkaban调度   10.网站流量日志采集   11.数据可视化   12.Sqoop   13.Impala   14.Hue   15.Oozie   16.网站点击流项目

可掌握的核心能力:

1.掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术
2. 掌握用户日志分析系统(业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化)
3. 掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术
4. 掌握Hadoop高可用配置及管理

可解决的实际问题:

使学员具备大数据离线开发的能力,掌握大数据集群的管理维护,hadoop生态圈诸多工具的使用、数据仓库与分析的思想。

市场价值:

能够胜任离线相关工作,包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等.

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试学本阶段课程

大数据Storm实时计算系统

主讲内容:

1.Hbase   2.Kafka的JavaAPI操作   3.Flume与Kafka的整合   4.Kafka消息队列   
5.Storm内部机制   6.Storm实时看板案例   7.storm与jdbc的整合   8.Redis   9.项目数据处理   
10.ganglia集群监控   11.Storm日志监控告警系统项目   12.Storm路由器开发项目

可掌握的核心能力:

1.掌握分布式消息中间件的使用,流式数据计算与存储
2.掌握实时看板如何做分布式流计算
3.能够根据服务器日志分析进行生产预警
4.掌握完整的项目开发思路和架构设计经验

可解决的实际问题:

具备对分布式消息中间件的理解使用,并初步掌握流式计算开发的技能。具备企业级流式计算开发的能力,能够解决数据分析的实时处理的问题。

市场价值:

能够胜任Storm实时计算相关工作,大数据开发工程师、Storm流式计算工程师。

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试学本阶段课程

大数据Spark内存计算系统

主讲内容:

1.Scala面向对象编程   2.Actor实战   3.Scala高阶函数   4.Akka通信框架   5.Akka编程实战   
6.Spark批处理   7.Spark RDD   8.Spark运行架构   9.交互式查询(Spark SQL)   
10.实时流处理(Spark Streaming)   11.用户画像实战项目

可掌握的核心能力:

1. 掌握Scala函数式编程特性
2.熟练使用Scala开发程序
3.熟练掌握Spark原理,可以阅读Spark源码
4.熟练使用SparkSQL处理结构化数据
5.理解Spark Streaming的核心DStream
6.掌握DStream的编程API并编写实时计算程序
7. 能够掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化(业务知识、技术开发、架构)
8. 掌握数据存储及(Hbase+Phoenix)

可解决的实际问题:

让学员真实的掌握spark企业级一站式开发的技能,能够对真实的用户画像等案例进行实际的开发。

市场价值:

能够胜任Spark相关工作,包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师

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试学本阶段课程

大数据Flink实时计算系统

主讲内容:

1.Flink一站式处理框架   2.Flink集群安装   3.Flink HA高可用部署   4.Flink的Restapi基本使用   5.分布式缓存    6.广播变量   7.DataSinkFlink   8. Flink on yarn    9.实时电商分析系统项目

可掌握的核心能力:

▪ 熟练掌握Flink编程技术
▪ 能够掌握Flink 对实时业务一站式开发
▪ 能够掌握Flink 电商项目进行开发、可视化(业务知识、技术开发、架构)

可解决的实际问题:

通过Flink电商项目 使学员具备企业级Flink 计算开发的能力,解决了数据分析的实时处理问题

市场价值:

能够胜任Flink相关工作, Flink工程师 , 实时计算工程师

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试学本阶段课程

机器学习(拓展课程)

主讲内容:

1.机器学习数学基础   2.机器学习之语言基础-Python语言   3.Python数据分析库实战   4.Pandas数据分析库基础及实战   5.机器学习算法基础   6.用户标签预测项目实战   7.人才流失模型项目实战   8.推荐系统实战   9.CTR点击率预估实战   10.机器学习面试必备

可掌握的核心能力:

▪ 掌握机器学习算法理论基础
▪ 熟悉Python语言基础及数据科学库
▪ 熟悉机器学习应用场景
▪ 掌握Spark机器学习框架、能使用scikit-learn机器学习库结合Python完成全栈机器学习建模
▪ 掌握用户标签预测全流程
▪ 掌握互联网行业推荐业务开发
▪ 掌握点击率预估使用场景及项目全流程开发

可解决的实际问题:

能够让学员掌握推荐算法等理论知识,与实际开发经验。

市场价值:

能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作,包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师,填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。

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试学本阶段课程
  • 第一阶段
  • 第二阶段
    [ Hadoop ]
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  • 第五阶段
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  • 第六阶段
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大数据基础增强

主讲内容:

1.Linux操作基础   2.虚拟机的创建并联网   3.Shell编程   4.Zookeeper集群   5.Hadoop集群环境准备   6.系统服务管理   7.网络管理   8.jmap命令   9.jstack命令   10.VisualVM工具   11.Tomcat8优化   12.JVM调优

可掌握的核心能力:

1. 掌握shell 脚本编程
2.熟练使用linux常用命令
3.熟练使用zookeeper常用增、删、改、查命令
4.掌握负载均衡、高可靠等集群相关内容
5.提升Java实力

可解决的实际问题:

弥补学员对于linux基础的不足,加强对于java的理解,提高学员java实力,为大数据的深入学习和调优做好充足的准备。

市场价值:

能够完成中小型企业常见的自动化脚本。

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试学本阶段课程

大数据Hadoop离线分布式系统

主讲内容:

1.Hadoop源生集群搭建   2.CDH版本集群搭建   3.HDFS入门及深入   4.MapReduce框架   
5.Yarn   6.Hive架构   7.Hive调优   8.Flume   9.Azkaban调度   10.网站流量日志采集   11.数据可视化   12.Sqoop   13.Impala   14.Hue   15.Oozie   16.网站点击流项目

可掌握的核心能力:

1.掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术
2. 掌握用户日志分析系统(业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化)
3. 掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术
4. 掌握Hadoop高可用配置及管理

可解决的实际问题:

使学员具备大数据离线开发的能力,掌握大数据集群的管理维护,hadoop生态圈诸多工具的使用、数据仓库与分析的思想。

市场价值:

能够胜任离线相关工作,包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等.

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大数据Storm实时计算系统

主讲内容:

1.Hbase   2.Kafka的JavaAPI操作   3.Flume与Kafka的整合   4.Kafka消息队列   
5.Storm内部机制   6.Storm实时看板案例   7.storm与jdbc的整合   8.Redis   9.项目数据处理   
10.ganglia集群监控   11.Storm日志监控告警系统项目   12.Storm路由器开发项目

可掌握的核心能力:

1.掌握分布式消息中间件的使用,流式数据计算与存储
2.掌握实时看板如何做分布式流计算
3.能够根据服务器日志分析进行生产预警
4.掌握完整的项目开发思路和架构设计经验

可解决的实际问题:

具备对分布式消息中间件的理解使用,并初步掌握流式计算开发的技能。具备企业级流式计算开发的能力,能够解决数据分析的实时处理的问题。

市场价值:

能够胜任Storm实时计算相关工作,大数据开发工程师、Storm流式计算工程师。

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大数据Spark内存计算系统

主讲内容:

1.Scala面向对象编程   2.Actor实战   3.Scala高阶函数   4.Akka通信框架   5.Akka编程实战   
6.Spark批处理   7.Spark RDD   8.Spark运行架构   9.交互式查询(Spark SQL)   
10.实时流处理(Spark Streaming)   11.用户画像实战项目

可掌握的核心能力:

1. 掌握Scala函数式编程特性
2.熟练使用Scala开发程序
3.熟练掌握Spark原理,可以阅读Spark源码
4.熟练使用SparkSQL处理结构化数据
5.理解Spark Streaming的核心DStream
6.掌握DStream的编程API并编写实时计算程序
7. 能够掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化(业务知识、技术开发、架构)
8. 掌握数据存储及(Hbase+Phoenix)

可解决的实际问题:

让学员真实的掌握spark企业级一站式开发的技能,能够对真实的用户画像等案例进行实际的开发。

市场价值:

能够胜任Spark相关工作,包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师

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大数据Flink实时计算系统

主讲内容:

1.Flink一站式处理框架   2.Flink集群安装   3.Flink HA高可用部署   4.Flink的Restapi基本使用   5.分布式缓存    6.广播变量   7.DataSinkFlink   8. Flink on yarn   9.实时电商分析系统项目

可掌握的核心能力:

▪ 熟练掌握Flink编程技术
▪ 能够掌握Flink 对实时业务一站式开发
▪ 能够掌握Flink 电商项目进行开发、可视化(业务知识、技术开发、架构)

可解决的实际问题:

通过Flink电商项目 使学员具备企业级Flink 计算开发的能力,解决了数据分析的实时处理问题

市场价值:

能够胜任Flink相关工作, Flink工程师 , 实时计算工程师

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机器学习(拓展课程)

主讲内容:

1.机器学习数学基础   2.机器学习之语言基础-Python语言   3.Python数据分析库实战   4.Pandas数据分析库基础及实战   5.机器学习算法基础   6.用户标签预测项目实战   7.人才流失模型项目实战   8.推荐系统实战   9.CTR点击率预估实战   10.机器学习面试必备

可掌握的核心能力:

▪ 掌握机器学习算法理论基础
▪ 熟悉Python语言基础及数据科学库
▪ 熟悉机器学习应用场景
▪ 掌握Spark机器学习框架、能使用scikit-learn机器学习库结合Python完成全栈机器学习建模
▪ 掌握用户标签预测全流程
▪ 掌握互联网行业推荐业务开发
▪ 掌握点击率预估使用场景及项目全流程开发

可解决的实际问题:

能够让学员掌握推荐算法等理论知识,与实际开发经验。

市场价值:

能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作,包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师,填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。

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线上学员专享

用户行为分析类产品架构解密

7月30号新增

线上学员专享

kettle 8.2 大数据整合构建企业大数据开发环境

6月4号新增

线上学员专享

kettle 8.2 sakila数据库 ETL项目基础进阶实战

5月30号新增

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实战项目——网站流量日志分析

网站流量日志分析

[ 项目描述 ]

随着大数据时代的到来,各行各业产生的数据呈爆发式增长,大数据的技术从之前的 “虚无” 变成可能, 数据产生的各种潜在价值慢慢的被人们挖掘出来利用在各行各业上。比如网站流量数据统计分析,可以帮助网站管理员、运营人员、推广人员等实时获取网站流量信息,并从 流量来源、网站内容、网站访客特性等多方面提供网站分析的数据依据。从而帮助提高网站流量,提升网站用户体验,让访客更多的沉淀下来变成会员 或客户,通过更少的投入获取最大化的收入。

[ 应用场景 ]

常见的系统包括以下几类:
1)电商网站日志分析      2)手机app日志分析      3)网站搜索日志分析      4)视频网站日志分析

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深度了解项目

实战项目——日志监控告警系统

日志监控告警系统

[ 项目描述 ]

随着公司业务发展,支撑公司业务的各种系统越来越多,为了保证公司的业务正常发展,急需要对这些线上系统的运行进行监控,做到问题的及时发现和处理,最大程度减少对业务的影响,因此项目中日志监控的功能显得至关重要。例如系统中出现任何异常,触发任何的告警规则,都可以实时通过短信或者邮件告知相关系统负责人。

[ 应用场景 ]

常见的日志系统包括以下几类:
1)有基于Tomcat的web应用      2)有独立的Java Application应用      3)有运行在linux上的脚本程序

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深度了解项目

实战项目——路由器数据监控

路由器数据监控

[ 项目描述 ]

随着路由器上网的普及,越来越多的人在各个场合选择使用路由器上网,特别是在一些公共场所,因此公共场所的网络安全日益受到各地网安的关注,各种问题也日益凸显,因此急需项目中路由器监控的功能,需要做到实时的网页内容监控、地理位置的监控、上网设备的mac地址追踪,通过嗅探设备,实现上网设备的实时路线追踪。

[ 应用场景 ]

常见的路由分析系统包括以下几类:
1)各大商场wifi路由监控      2)公交车载wifi路由监控      3)机场免费wifi路由监控

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深度了解项目

实战项目——用户画像

用户画像

[ 项目描述 ]

大数据时代已经到来,企业迫切希望从已经积累的数据中分析出有价值的东西,而用户行为的分析尤为重要。利用大数据来分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品发展的趋势,从而提高产品质量和用户满意度。

[ 应用场景 ]

常见的用户画像系统包括以下几类:
1)微信用户大数据画像      2)微博群体大数据画像      3)金融客户大数据画像

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深度了解项目

实战项目——Flink 实时电商分析系统

用户画像

[ 项目描述 ]

本项目主要用于互联网电商企业中,使用Flink技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为进行复杂的分析,用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。

[ 行为分析 ]

常见的Flink 实时电商行为分析:
1)用户访问行为分析      2)用户购物行为分析      3)用户点击行为分析

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深度了解项目

实战项目——数据挖掘项目__构建人才(用户)流失模型

用户画像

[ 项目描述 ]

人才(用户)流失模型通过挖掘公司内部人力资源系统数据,对数据进行基本的预处理、各维度数据分析,得到分类特征较好的特征数据,然后对数值型数据、类别型数据、有序型数据分别进行处理和分析,使用label encoder和 one encoder对类别数据进行特征编码、组合后的特征数据形成特征向量,通过python的Scikit-team机器学习库的机器学习算法寻找数据之间存在的关系,从而为公司人力资源及决策层提供信息建议及决策建议。

[ 行为分析 ]

常见的系统包括以下几类:
1)游戏用户数据分析,建立用户流失模型      2)金融理财用户数据分析,建立用户流失模型      3)企业人才流失模型

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深度了解项目
赵老师

赵老师[ 高级讲师 ]

人工智能领域技术专家
多年模式识别和数据挖掘开发经验
主导研发多项国家和省级科研项目
专注于ML/DL/PR/KG领域相关算法的应用
曾负责企业级信贷风控模型和智能医疗数据平台开发
对Hadoop、Spark等大数据技术有丰富的实践经验

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徐老师

徐老师[ 高级讲师 ]

JAVA企业级应用专家
擅长分布式开发和实时计算
对Hadoop 、Storm、Spark等领域技术框架有一定的实践经验。
曾在某商业银行从事多年JAVAEE、数据仓库开发以及大数据处理方向的研发设计和管理工作

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王老师

王老师[ 高级讲师 ]

多年JavaEE开发及编码经验
曾主导多个项目开发,涉及电信、征信、电商等多个行业
熟悉SpringMVC、MyBatis、Spring等JavaWeb技术
具有多年大数据开发经验,熟练解决各种大数据场景下的数据分析
擅长分布式数据存储等问题

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闻老师

闻老师[ 高级讲师 ]

高级互联网软件工程师
曾担任某物流公司CRM开发团队TL
多年JavaEE、大数据研发经验,擅长分布式开发和离线计算
对Hadoop、Flume、kafka、spark、ELK等大数据生态领域技术有一定的实践经验

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李老师

李老师[ 高级讲师 ]

多年JavaEE、大数据开发经验
对大数据领域中的常用框架hadoop、hive、flume、kafka、storm、spark等有丰富的实战经验和研究
擅长从海量数据中结合业务梳理出计算模型
熟悉企业虚拟化技术,对KVM有一定的实战经验

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