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Fintech: A Practical Introduction for Managers培訓(xùn) |
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 班級(jí)人數(shù)--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
| 增加互動(dòng)環(huán)節(jié)，
保障培訓(xùn)效果，堅(jiān)持小班授課，每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人，超過限定人數(shù),安排到下一期進(jìn)行學(xué)習(xí)。 |
| 授課地點(diǎn)及時(shí)間 |
上課地點(diǎn)：【上?！浚和瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道） 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
開班時(shí)間(連續(xù)班/晚班/周末班）：2020年3月16日 |
| 課時(shí) |
◆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆若學(xué)員成績達(dá)到合格及以上水平，將獲得免費(fèi)推薦工作的機(jī)會(huì)
★查看實(shí)驗(yàn)設(shè)備詳情，請點(diǎn)擊此處★ |
| 質(zhì)量以及保障 |
☆
1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會(huì)留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費(fèi)提供半年的課程技術(shù)支持，以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化；
☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
☆4、合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質(zhì)。 |
☆課程大綱☆ |
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- Section 1: Introduction to Hadoop
hadoop history, concepts
eco system
distributions
high level architecture
hadoop myths
hadoop challenges
hardware / software
Labs : first look at Hadoop
Section 2: HDFS Overview
concepts (horizontal scaling, replication, data locality, rack awareness)
architecture (Namenode, Secondary namenode, Data node)
data integrity
future of HDFS : Namenode HA, Federation
labs : Interacting with HDFS
Section 3 : Map Reduce Overview
mapreduce concepts
daemons : jobtracker / tasktracker
phases : driver, mapper, shuffle/sort, reducer
Thinking in map reduce
Future of mapreduce (yarn)
labs : Running a Map Reduce program
Section 4 : Pig
pig vs java map reduce
pig latin language
user defined functions
understanding pig job flow
basic data analysis with Pig
complex data analysis with Pig
multi datasets with Pig
advanced concepts
lab : writing pig scripts to analyze / transform data
Section 5: Hive
hive concepts
architecture
SQL support in Hive
data types
table creation and queries
Hive data management
partitions & joins
text analytics
labs (multiple) : creating Hive tables and running queries, joins , using partitions, using text analytics functions
Section 6: BI Tools for Hadoop
BI tools and Hadoop
Overview of current BI tools landscape
Choosing the best tool for the job
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