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课程简介
CDA大数据分析师课程以大数据分析技术为主线，以大数据分析师为培养目标，从数据分析基础、linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive和Hbase等理论知识和基于Spark平台的大数据分析和机器学习应用，详细演示Hadoop三种模式的安装配置，以案例的形式，讲解基于PySpark技术的回归、分类和聚类分析等大数据分析场景和案例。课程的重点是培养学员基于Hadoop架构的大数据分析实操能力，从零开始学习hadoop搭建，掌握Spark。讲解案例包括但不限于金融大数据分析、气象大数据分析、Web海量日志大数据分析、智慧高速大数据分析等。

学习目标

• 掌握使用Hadoop架构应用于大数据分析
• 掌握使用大数据分析之数据库理论和工具Mysql、Hbase、Hive和Sqoop
• 掌握使用Spark-SQL进行交互式数据查询
• 掌握使用Spark-Streaming流式计算框架
• 掌握使用Spark-MLlib进行机器学习
• 掌握使用Spark-GraphX进行图计算
• 掌握使用Pyspark进行大数据分析和机器学习
• 掌握企业真实的大数据分析场景案例
  

学习对象和基础

• 大数据业务工作迟迟得不到进展人士
• 针对数据分析、数据挖掘岗位转型、提拔涨薪、技能优化等的职场白领
• 未来准备从事大数据相关工作的计算机专业大学生人群
• 需要有统计学基础和编程基础最佳（Java或Python）
  

岗位职责

• 应用机器学习等技术对海量数据建模及分析，包括但不限于数据挖掘、数据分析等。
• 根据需求学习前沿机器学习算法，并完善已有算法的研发，以提高模型实战效果。
• 全流程参与产品设计与研发，实时监测模型实战效果，持续提升产品价值。
• 完成上级领导安排的其他工作。
  

岗位要求

• 本岗位要求本科或以上学历，自于对思维能力要求较高的理工类专业，例如数学，统计，计量经济学，计算机，金融工程，理论物理等，具备扎实的数学与统计基础，熟练掌握微积分、线代代数，概率论，数理统计等学科的理论和应用。
• 对于机器学习算法有深入的了解，熟练运用SQL、R、Python等工具。
• 具有突出的分析问题和解决问题的能力，较强的自我驱动力，学习能力及沟通协调能力。
• 对于未知领域有强烈的好奇心，敢于尝试新鲜事物，在过往的学习及工作经历中表现出卓著的创造力。具备批判性思维，了解模型的假设与限制，实践中的优缺点，缺失/异常数据的处理等，不局限于使用现成的软件包。
  

目标人群

• 对大数据分析感兴趣的计算机数学等理工科背景的学生
• 对大数据感兴趣从事数据开发、数据管理、数据治理等人员
• 有意向转行大数据分析岗位的数据分析师
• 有意向从事大数据相关职业的java工程师
  

课程内容
第1章预习课程

• 大数据分析基础
• Linux&Ubuntu操作系统基础
  

第2章大数据前沿应用与开源框架Hadoop

• 大数据时代前沿与技术
• Hadoop生态系统和技术栈
• Hadoop单机环境搭建
• Hadoop伪分布式集群搭建
• Hadoop完全分布式集群搭建
• 安装和使用Ubuntu系统
• HDFS分布式文件系统介绍
• HFDS进行文件读写操作
• MapReduce编程概念、框架和流程
• Hadoop & Yarn知识介绍
  

第3章分布式数据仓库技术-Hbase/Hive

• Hbase简介与架构
• Hbase集群模式安装
• Hbase Shell详解
• Hive基础知识
• Hive技术架构
• Hive DDL与DML语言介绍
  

第4章关系型数据库技术-Mysql理论及实战

• 数据库的概念与技术、创建数据库
• 数据表操作、数据类型与约束条件
• 数据表插入数据与导入外部数据方法
• 检查与修改数据表
• SQL常用函数介绍
• SQL单表查询与多表查询
• 查询操作符与子查询
• SQL实战：使用SQL语句处理及查询电商业务数据
  

第5章分布式计算引擎-Spark入门

• Scala语法知识介绍
• Scala函数
• Scala对象操作
• Spark简介
• Spark运行架构
• RDD的创建和操作
• Spark SQL简介
• 临时表和SQL查询
  

第6章分布式计算引擎-Spark进阶

• 日志采集系统Flume和分布式消息队列Kafka入门
• 流式计算框架Spark Streaming基本原理及使用方法
• 流式计算框架Structured Streaming基本原理及使用方法
• Spark GraphX入门及基本使用方法
• 分布式算法库Spark MlLib入门介绍
• Spark ML与Spark MLLib
• 机器学习工作流
• 机器学习项目-房价预测
  

第7章大数据可视化

• 绘图思想的基本原理
• Python数据可视化包-Matplotlib介绍
• 使用Matplotlib进行基本的图形绘制
• 使用Python数据处理包Pandas做可视化
• Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
• Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制
• 数据可视化技巧与方法
  

第8章大数据与Python结合-Pyspark机器学习

• Spark数据结构及编程语言接口
• PySpark开发环境搭建
• PySpark编程入门：Spark基本数据结构
• PySpark编程入门：PySpark常用语句
• Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法
• 采用PySpark读取分布式数据库中数据
• PySpark数据清洗案例
• 数据挖掘和机器学习的基本思想与方法论
• 机器学习部分算法串讲：有监督、无监督、半监督
• 机器学习实战项目介绍
  

第9章大数据企业项目案例实做

• 大数据交通案例
  

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