大数据分析进修班：培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师，名师荟萃。CDA大数据符合企业用人需求，从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等，主要软件应用Hadoop、HDFS、MapReduce、Hbase、Hive、Sqoop等理论知识和大数据平台生态环境，重点学习数据分析基础和数据挖掘经典算法实现，Spark大数据分析工具和Python完美结合让你事半功倍。
1.零基础脱产学习，1个月精学大数据技术
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1.各行业数据分析、数据挖掘从业者
2.在校数学，计算机，统计等专业教师和学生
3.经济，医学生物研究院科研人员
4.数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士
14章分布式集群架构
14-01大数据行业前沿应用与知识介绍
14-02Linux入门基础
14-03Hadoop入门介绍
14-04Hadoop单机环境搭建
14-05Hadoop伪分布式集群搭建
14-06Hadoop完全分布式集群搭建
15章分布式文件存储系统HDFS
15-01HDFS简介
15-02HDFS编程入门
15-03HDFS读写文件
15-04HDFS架构原理及常用指令
16章ETL工具Sqoop基本原理和常用指令
16-01Sqoop介绍
16-02Sqoop原理
16-03Sqoop部署
16-04关系型数据库导入Hadoop
16-05Hadoop导入关系型数据库
16-06Sqoop job应用
17章大数据仓库知识应用
17-01Hive架构原理和技术方向
17-02HiveQL数据查询、函数（聚合函数、窗口函数、UDF）
17-03Hbase表设计及数据查询
17-04商业应用案例—宽表设计与用户画像
17-05商业应用案例—网站流量分析与页面运营
18章Spark架构原理和核心组件
18-01Spark介绍
18-02Spark数据结构及编程语言接口
18-03Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法
19章PySpark编程指南与Spark RDD相关操作
19-01PySpark开发环境搭建
19-02PySpark编程入门：Spark基本数据结构
19-03PySpark编程入门：PySpark常用语句
19-04采用PySpark读取分布式数据库中数据
19-05PySpark数据清洗案例
20章Spark MLLib与机器学习算法实践
