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导语:数据科学与大数据技术,强调交叉学科特点,以大数据分析为核心,以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,培养面向多层次应用需求的复合型人才。大数据开设课程数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据
数据科学与大数据技术性,注重交叉科学特性,以大数据剖析为关键,以统计学、电子信息科学和数学课为三大基本支撑点性课程,塑造朝向多层面运用要求的专业人才。
数学分析、高等代数、普通物理数学课与信息科学总论、算法设计、数据科学概论、编程设计概论、编程设计实践活动、离散数学、概率与统计、算法分析与设计方案、数据信息计算智能、数据库管理总论、计算机软件基本、并行处理系统架构与程序编写、非结构型大数据剖析等。
第一阶段:大数据最前沿专业知识及hadoop新手入门,大数据序言专业知识的详细介绍,课程内容的详细介绍,linux和unbuntu系统软件基本,hadoop的单机版和伪分布模式的安装配备。
第二阶段:hadoop部署升阶。hadoop群集方式构建,hadoop分布式存储hdfs深层次分析。应用hdfs出示的api开展hdfs文档实际操作。mapreduce定义及观念。
第三阶段:大数据导进与储存。mysql数据库基础专业知识,hive的基本上英语的语法。hive的构架及结构设计。hive部署安装与实例。sqoop安装及应用。sqoop部件导到hive。
第四阶段:hbase基础理论与实战演练。hbase介绍。安装与配备。hbase的数据储存。新项目实战演练。
第五阶段:spaer配备及应用情景。scala基本上英语的语法。spark详细介绍及发展趋势历史时间,spark stant a lone方式部署。sparkrdd详细说明。
第六阶段:spark大数据剖析基本原理。spark核心,基本上界定,spark线程同步。sparkstreaming即时流量计算公式。sparkmllib深度学习。sparksql查询。
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