大数据数据分析SQL基础
Hadoop大数据基础
Hive大数据仓库
大数据分布式消息Zookeeper
HBase非关系型数据库
Scala基础
Spark
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6、 大数据分析工具和框架：学习使用 Hive、Pig、Spark 等大数据分析工具和框架，进行数据处理和分析。
八大专题：
PyTorch深度学习与大模型应用实战
数据采集与处理实战（Python）
大数据分析与机器学习实战（Python）
大数据技术应用实战（Hadoop+Spark）
商务数据分析实战（Python
同时Spark属于Hadoop的改进型，适用于流式与交互式数据处理与查询，实时性强且交互性好。还有较为重要的一个环节便是数据挖掘，它的主要任务包括预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测等。
大数据部分课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程
专题四：PyTorch与人工智能实战
专题五：文本分析与挖掘实战（PyTorch）
专题六：计算机视觉应用实战（Pytorch）
专题七：大数据技术应用实战(Hadoop+Spark
本科及以上学历,计算机、数学等相关专业，有C语言基础；
2.有数据库操作经验，熟悉SQL语句，具有数据整理和分析经验；
3.熟悉Unix/Linux系统优先；
4.有Python、Hadoop、Hive、Spark
岗位要求：
1、计算机相关专业，对大数据有一定的研究和实操；
2、熟悉linux系统的shell编程；
3、熟悉分布式运算原理，熟悉Hadoop、Hive、Spark、Elasticsearch等大数据框架
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