大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐雜，基礎技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、NOSQL數(shù)據(jù)庫、多模式計算、多模態(tài)計算、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的層面。那么南昌大數(shù)據(jù)培訓班有推薦的嗎?

大數(shù)據(jù)培訓小編推薦選擇達內(nèi)大數(shù)據(jù)課程：

JavaEE深度開發(fā)

達內(nèi)Java大數(shù)據(jù)課程不僅要讓學生掌握如何使用框架開發(fā)系統(tǒng)，而且要深入框架內(nèi)部源代碼，這樣的做法為學生后續(xù)在企業(yè)通往架構(gòu)師的道路做了很好的鋪墊，學生可以更加自信的進入企業(yè)工作。

互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

達內(nèi)大數(shù)據(jù)課程體系在互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)方面涉及比較全面，既有負載均衡Nginx，也有基于搜索Solr，緩存Redis等。當學習完這些課程以后，已經(jīng)對互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)有一定實操和熟練。

大數(shù)據(jù)開發(fā)

注重底層的學習，在學習hadoop之前，要先掌握NIO,RPC,AVRO等內(nèi)容。同時還注重上層應用。既有基于電信的zebra項目，也有基于電商的大數(shù)據(jù)分析項目讓學生通過大數(shù)據(jù)階段的學習。

大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的本質(zhì)區(qū)別說明：

1、大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能的區(qū)別

我先拋開數(shù)據(jù)、拋開業(yè)務應用，就說大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺和商業(yè)智能技術(shù)平臺的本質(zhì)區(qū)別，那就是技術(shù)架構(gòu)的升級。如果你發(fā)現(xiàn)你運行一個報表需要3-5天，而且不管升級單臺服務器硬件，還是擴展服務器集群，性能提升并不明顯，那說明，技術(shù)架構(gòu)不能支撐現(xiàn)有需求了，需要升級技術(shù)架構(gòu)了。那說明你需要考慮上馬大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺了。

2、大數(shù)據(jù)為啥這幾年火了？

大數(shù)據(jù)為啥這幾年火了，有兩方面驅(qū)動，一方面是數(shù)據(jù)量，一方面是數(shù)據(jù)類型。

從數(shù)據(jù)量來說，因為移動手機人手一部隨時隨地產(chǎn)生信息，智能設備&物聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)鏈打通、互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)、電子商務這些新技術(shù)新應用的產(chǎn)生，導致數(shù)據(jù)量激增。如果企業(yè)沒有搞這些新技術(shù)新應用，那數(shù)據(jù)量只是隨企業(yè)業(yè)務規(guī)模增大而增大。

從數(shù)據(jù)類型來說，過去企業(yè)一般只關注應用系統(tǒng)產(chǎn)生的關系型數(shù)據(jù)，或者是EXCEL產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。過去我們不關注這些信息，但是隨著我們應用的需求，如生物識別、聲音識別、圖像識別、視頻識別、用戶地理周邊價值挖掘、社交信息價值挖掘，我們需要收集這些信息，也需要分析這些信息。而過去專注結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的商業(yè)智能技術(shù)平臺顯然就不適合來高性能處理這些非結(jié)構(gòu)化信息。如果企業(yè)沒有收集和處理這些非結(jié)構(gòu)化信息的需求，當然也不存在真正的大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺購買需求。

3、大數(shù)據(jù)能干啥？

大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺這幾年發(fā)展飛速，從Hadoop的海量批處理作業(yè)，Spark又往前走了一步可以更多的利用內(nèi)存來計算，而Storm更進一步可以數(shù)據(jù)邊導過來邊處理。這就讓大數(shù)據(jù)的計算性能、處理性能高很多，不需要我們再等待幾天來看結(jié)果了。這樣就能滿足咱們實時的應用需求，比如說搜索關聯(lián)推薦想通過用戶上下文的點擊大數(shù)據(jù)來實時推薦，過去無法滿足，現(xiàn)在可以了。這比過去商業(yè)智能OLAP離線數(shù)據(jù)處理要高很多。

但是，大數(shù)據(jù)應用技術(shù)這么多年并無長足進步。我們的大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺只是讓更大量的數(shù)據(jù)可以高性能的存儲和計算了，但如何高價值利用數(shù)據(jù)，我們目前的應用技術(shù)還不支撐。