大規模なデータの学習のために、多くの人々は、この技術的な知識を学ぶことと感じて、プロのインストラクターのよりは、それについての知識でどのような方法より効率的な学習であるために知っている必要があるので、プロの講師や教授？
彼らは成長し、成長するように大規模なデータフィールドに栄養素を描きたいです。シェア方向、次の前に最初のアクションを共有するビッグデータ交換や共有リソース・グループ870097548、学びたいことを歓迎、切り替えたい、とあなたは、高度な学習に参加します。
大雑把に5段階の雰囲気、次の主要な要素
第一段階：ビッグデータ・ベース-Java言語の基礎相
このフェーズの主な内容は次のとおりです。Java開発レポート、お馴染みのEclipse開発ツール、Java言語の基礎、Javaプロセス制御、Java文字列、クラスとオブジェクト、クラス、およびデジタル処理コア技術のJava配列を、I / Oおよび反射、マルチスレッドコア、JavaWeb開発インサイダーの、Swingのプログラムやコレクション、PC端末サイトのレイアウト、HTML5 + CSS3の基礎、WebAppのページレイアウトプログラム、ネイティブのJavaScript機能の開発、Ajaxの非同期対話、jQueryのアプリケーション、データベース、JavaWeb開発。
第二段階：Linuxシステム-Hadoopエコシステム
この段階の主な内容は次のとおりLinuxシステム、Hadoopのオフラインコンピューティング概要、分散データベースのHBase、データウェアハウスハイブ、データ移行ツールSqoop、水路分散ロギングフレームワーク。
第三段階：分散コンピューティングフレームワーク-Spark＆ストームエコシステム
このステージの内容が含まれます：Scalaのプログラミング言語は、MLIBが火花機械学習火花GraphXは、図・コンピューティング、嵐の技術アーキテクチャシステム、嵐の原理と基盤は、メッセージがカフカ、Redisのを待ち行列に入れ、火花ストリーミングビッグデータをリアルタイムで、ビッグデータ処理をスパークツールは、飼育係が説明しています。
第四段階：ビッグデータプロジェクトの戦闘
この段階の内容は、実地指導は指導を導くであろう、現在最先端のプロジェクトがあります。
第五段階：ビッグデータ分析 - 方向AI（人工知能）
このステージの内容が含まれます：Pythonプログラミング&&データは、データの可視化に基づいて準備＆データ分析作業環境を分析したPython機械学習、画像認識&&ニューラルネットワーク、自然言語処理&&ソーシャルネットワーク処理、実際のプロジェクト：「屋外の機器識別分析」 。
もちろん、単に学習の5つのステージがほとんど見えたものを払って仕事を見つけることができるようになります以上はあるのですか？関連ビッグデータ技術の把握に自分をしてみましょう、だけでなく、高賃金の仕事を獲得します！