2017年，大数据的热度蔓延到了各个领域，无人驾驶、无人超市、智慧城市，各种黑科技成为热搜名词，人才需求更是迅猛增长，招聘人数猛增6倍。大数据开发类职能增长幅度最为惊人，达795%。
根据DT大数据产业创新研究院（DTiii）发布的《2017大数据及人工智能人才发展报告》显示，大数据薪资整体高企，平均固定年薪达38万。
想加入这个发展迅猛的行业，又担心自己的技术水平？你需要的只是一门好课！
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大数据应用实践
学习收益：
1. 熟练掌握大数据框架的部署与使用。
2. 掌握互联网行业大数据场景的分析思路与处理方法。
3. 熟练掌握基于Hadoop生态系统的大数据相关技术框架的原理和实践应用，包括HDFS、Yarn、MapReduce、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、Spark、SparkStreaming、SparkSQL、Scala、数据可视化工具等。
4. 通过真实项目实践，能够系统快速的掌握大数据技能。
面向人群：
1. 想要快速掌握大数据技术的学员。
2. 具有一定数据分析技术（SQL, Excel, Python）想要快速学习大数据分析的学员。
3. 想要将大数据应用于实践的从业人员。
4. 尚没有大数据基础知识的数据相关工作从业人员。
5. 想要转行从事大数据相关工作。
6. 高校老师、学生想学习研究大数据技术。
主讲老师： 肖冠宇 资深大数据研发工程师
著有《企业大数据处理应用实践》一书，多年互联网大数据研发实践经验，曾主导大数据平台建设和多项大数据项目研发，擅长分布式开发、离线计算和实时计算。
开课时间：2017年12月19日
学习方式：
在线直播，共12次
每周2次（周二、五晚上20:00-22:00）
直播后提供录制回放视频，在线反复观看，有效期1年
课程大纲
1. Hadoop生态圈与Zookeeper应用实践
2. Hadoop原理与集群搭建
3. MapReduce原理与编程实践
4. MapReduce编程进阶与优化
5. Hive离线数据处理
6. Kafka在实时流系统中的应用
7. Flume构建实时日志采集系统
8. Spark计算引擎
9. Spark程序设计
10. Spark SQL详解
11. Spark Streaming
12. 大数据分析平台设计与实现
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