Contenido de formación sobre big data, ¿qué cursos debo aprender sobre big data?

Hadoop MapReduce HDFS: Hadoop: concepto de Hadoop, versión, historial, principio de funcionamiento de HDFS, introducción del hilo, introducción de componentes.

Etapa de almacenamiento de big data: hbase, hive, sqoop.

Fase de diseño de arquitectura big data: Flume distribuido, Zookeeper, Kafka.

Etapa de computación en tiempo real de big data: Mahout, Spark, Storm.

Etapa de recopilación de datos big data: Python, Scala.

Etapa de práctica empresarial de big data: operación real de escenarios empresariales de procesamiento de big data empresarial, análisis de la demanda, implementación de soluciones y aplicación práctica de tecnologías integrales.

Varios aspectos del análisis de big data:

1. Análisis visual: el análisis visual puede presentar intuitivamente las características de big data y los lectores también lo aceptan fácilmente, como hablar a través de imágenes. Igual de fácil.

2. Algoritmo de minería de datos: El núcleo teórico del análisis de big data es el algoritmo de minería de datos.

3. Análisis predictivo: extraer características de big data, construir modelos científicamente y predecir datos futuros.

4. Motor semántico: Es necesario diseñar suficiente inteligencia artificial para extraer información de los datos de forma activa.

5. Calidad y gestión de los datos: Se puede garantizar la autenticidad de los resultados del análisis.