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4个大数据典型应用案例,带你揭开未来数据背后的神秘外衣

  • 大数据+人工智能应用案例 01
    无人驾驶技术
    如何实现在车水马龙中自由行驶?

    应用原理:

    大数据进行数据的基础性分析、集成系统、专家系统、机器学习及深度学习,包括自然语言处理 、语音识别、人机交互等

  • 大数据+人工智能应用案例 02
    人脸识别
    到底是怎么工作的?

    应用原理:

    基于大数据Spark的特征选取,人脸特征的分类模式,同时是机器学习CV方向的一个重要应用。

  • 大数据+人工智能应用案例 03
    AlphaGo为何能在
    围棋人机大战中打败李世石?

    应用原理:

    大数据分析—>数据清洗、AI—>机器学习及深度学习、人机交互

  • 大数据+人工智能应用案例 04
    滴滴出行打车APP
    如何实现智能派单?

    应用原理:

    大数据计算框架—>Spark技术、Storm实时计算

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大数据是各国抢占新一轮经济和科技发展制高点的战略选择,
高端技术人才遭到企业疯抢,
学习大数据+人工智能,就业口径宽广,"钱途"无量!

  • 政策支持

    国家大力推动实施
    大数据发展战略
    行业政策环境良好

    国家大力推动实施大数据发展战略
    行业政策环境良好

    1

    十二届全国人大二次会议政府 工作报告

    “要设立新兴产业创业创新平台,在 新一代移动通信、集成电路、大数 据、先进制造等方面赶超先进。”
    2

    十八大国务院颁发文件

    《促进大数据发展行动纲要》的颁发, 证明大数据成为推动经济转型发展的 新动力。
    3

    党的十九大报告

    “加快建设制造强国,加快发展先进 制造业,推动互联网、大数据、人工 智能和实体经济深度融合。”
  • 行业前景

    2019年
    中国大数据市场产值
    将突破8000亿

    预计2019年中国大数据市场产值
    将突破8000亿元

    大数据产业规模:亿元
  • 人才缺口

    未来中国基础性
    数据分析人才
    缺口将达1400万

    未来中国基础性数据分析人才
    缺口将达1400万

  • 平均月薪

    大数据人才荒
    待遇高规格
    行业月均薪22690元

    大数据人才荒 待遇高规格
    行业月均薪22690元

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大数据浪潮席卷全球,广泛应用于各行各业,
大数据对接金融、电商、医疗、新零售、物联网、工业、农业、交通、能源等行业,人才需求量持续扩大!

起点相同!能力不同!就业悬殊!
好程序员学员与大多数同龄人起点相同,
毕业后在技术与就业层次方面远超同龄人,创造了高薪、高职神话!

  • 【学历】

    EDUCATION

    85%以上学员为
    本科及985.211学历人群

  • 【年龄】

    AGE

    66%以上学员低于25岁

  • 【就业】

    EMPLOYMENT

    入职百度、阿里、腾
    讯、滴滴、蚂蚁金服等企业

*以上数据根据好程序员大数据2018全年就业数据分析所得
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不是每个机构都敢于公布真实数据,我们调取了上半年百名学员就业数据进行展示,
好程序员大数据+严选班,18000家名企优先内推,赋能高端数智,掘金DT时代!

  • 姓名
  • 专业
  • 入职单位
  • 月薪
  • 年薪
  • 福利
  • 入职时间
  • 戴同学
    网络教育学院
    北京**科技有限公司
    37000
    481000
    五险一金
    2019-05-06
  • 孟同学
    信息与控制工程学院
    北京**科技有限公司
    30000
    390000
    五险一金
    2019-05-06
  • 施同学
    材料科学与工程学院
    北京**科技有限公司
    26000
    338000
    五险一金
    2019-07-24
  • 王同学
    生物与农业工程学院
    北京**科技有限公司
    25000
    325000
    五险一金
    2019-08-05
  • 于同学
    计算机科学与技术系
    北京九天科技有限公司
    25000
    325000
    五险一金
    2019-05-27
  • 司同学
    信息与计算科学
    北京**科技有限公司
    24000
    312000
    五险一金
    2019-07-29
  • 廉同学
    电子信息工程学院
    北京**科技有限公司
    23000
    299000
    五险一金
    2019-07-31
  • 雷同学
    计算机科学与技术系
    **科技
    23000
    299000
    五险一金
    2019-04-18
  • 张同学
    计算机系
    北京**科技有限公司
    22000
    286000
    五险一金
    2019-05-27
  • 张同学
    计算机网络技术
    北京****股份有限公司
    22000
    286000
    五险一金
    2019-06-25
  • 李同学
    科信学院
    北京**股份有限公司
    22000
    286000
    五险一金
    2019-05-28
  • 杨同学
    机械工程
    北京**科技有限公司
    22000
    286000
    五险一金
    2019-04-16
  • 肖同学
    城市建设系
    北京**科技有限公司
    21000
    273000
    五险一金
    2019-05-22
  • 杨同学
    师范
    上海***科技有限公司
    20000
    260000
    五险一金
    2019-07-29
*以上数据来源于好程序员就业部,为保证学员权益,入职单位部分文字隐藏

学员入职百度、阿里、滴滴等独角兽企业,不断刷新着行业高薪记录,
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好程序员大数据+人工智能严选班,学员需具备一定技术基础及学习能力,通过严格筛选后方可入学;
学习中需完成周考、月考、阶段考,才能顺利毕业,严酷淘汰率,大浪淘沙始见金。
从人才输入到人才输出,深度和广度构建完善的大数据知识体系,在学习思维和经验能力上达到架构级别。

ENTER
严进
目标人群 严准入
计算机或数学
等相关专业
专科
及以上学历
有踏实的学习态度
强烈学习欲望
拥有Java、C、sql相
关扎实技术基础
立志在大数据方向
深入研究群体
抗压能力强
拥抱大数据前沿技术
对数据敏感
想步入
大数据高端从业者
OUT
严出
培养目标 高能力
培养企业大数据
平台架构师
解决企业
疑难杂症
按数据
全栈研发
具备进入互联网大厂
技术要求
拥有二次
开发能力
大数据
研发部门leader

好程序员旨在培养学员编程能力、解决问题能力和自学能力,
掌握Java、sql、hadoop、spark、kafka、数据仓库、数据治理、
元数据相关知识,具备Java核心编程技术、精通sql技能、
具备分布式存储、分布式处理框架、离线数据处理、流式数据处理、
数据仓库构建、任务调度、机器学习等相关技能。

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“T”字型教学思维
保证课程深度广度
采用“T”字型教学思维,以大数据深度为主,云计算、人工智能和区块链相辅相成。
全部总监
架构师级讲师授课
讲师团队素质过硬,原互联网名企架构师共同把控技术教研,以同行其他方向转大数据教学为耻,吊打初级授课讲师。
9类主流企业级
项目实操
先进的技术+项目,以北京中关村、西二旗、等IT密集的公司为技术背景。如:微博的DSP广告大数据分析平台、百度搜索挖掘计算等。
标准的
大数据团队流程
标准的大数据团队流程:项目分析、业务分析、数据量分析、技术实现、数据表的设计、线下功能调试、性能调优、数据倾斜等。
大数据
万能钥匙架构
大数据万能钥匙架构、大数据架构师思维培养:数据获取、数据处理、数据存储、数据分析、数据展现和数据上线。
一线互联网公司
源数据
得数据者得天下,数据来源于一线互联网公司的源数据,作为学生的结业项目,具备一定商业价值。
严格把控实际
课程项目的前瞻性
严格把控实际课程项目的前瞻性,如:Spark、flink的版本迭代,机器学习中的算法革新。
打击大数据伪课增加
真实大数据课程权重
减少Java语言权重,打击伪课程,拒绝大数据擦边球,增加真实的大数据授课时间权重。
定位大数据
高端人才培养
定位职业的大数据研发工程师,不以大数据可视化等工具作为宣传噱头。
2019大数据
面试笔试题库
颠覆性情商优化,用大数据挖掘面试预测,数十套笔试题、标准化笔记和用户画像。(2019最新版)
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从则平、破则立,好程序员在打破原有高端课程基础上再次升级,严选班型震撼首发!
升级后的严选班PK原有非严选班体系,技术更深广,企业级大数据核心技术深度赋能

分布式存储
数据同步
分布式计算
(离线计算)
分布式计算
(实时计算)
任务调度
数仓建设
交互式查询
图存储与查询
元数据与血缘
数据质量
BI
更多差异化+
分布式存储
  • 课程体系
    分布式存储
  • 好程序员严选班
    · 高效文件存储系统
      kudu
    · 基于内存的文件系统
      Alluxio
    · 交互式分析平台
      Druid
    · NewSQl Tidb  
  • 好程序员非严选班
  • 差异化说明
    严选班渗透更多的
    数据存储场景的介绍
    及对应的存储框架
我能学会吗

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  • 好程序员严选班
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  • 其他机构一
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neo4j/janusgraph × × × × ×
元数据 × × × × ×
血缘及数据质量 × × × × ×
griffin × × × × ×
kudu × × × × ×
alluxio × × × × ×
graphna × × × × ×
livy × × × × ×
distcp × × × × ×
实时数仓 × × × × ×
hive hook × × × × ×
Java基础
NIO
MySQL
JDBC
JSON ×
Servlet
Maven × × ×
Redis ×
MongoDB × × ×
JVM原理
Linux
Hadoop
Hive
HBase
Zookeeper
Flume
Sqoop
Oozie × × ×
Scala
Spark Core
Spark Streaming
Spark MLlib机器学习 × ×
Python × ×
Elasticsearch × ×
LogStash × × × ×
Kibana × × × ×
Azkaban × × ×
Flink × × ×
Kylin × × ×
spring boot × × × ×
Echarts × × × ×
CDH × × ×
Mesos × × × ×
Phoenix × × × ×
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好程序员大数据+人工智能严选班,项目TB级数量,涵盖10大高薪行业,技术紧跟企业所需。
实时离线处理分离,整合数据地图项目展示,真正做到项目企业化。
绝大多数同行只会大量使用web项目来凑数,项目核心点偏离。

查看严选班项目列表

第一阶段:JAVASE+MYSQL+JDBC
第二阶段:分布式理论简介
第三阶段:数据存储与计算(离线场景)
第四阶段:数仓建设
第五阶段:分布式计算引擎
第六阶段:数据存储与计算(实时场景)
第七阶段:数据搜索
第八阶段:数据治理
第九阶段:BI系统
第十阶段:数据挖掘
第一阶段:javase+mysql+jdbc

1.1 开班典礼 1.1.1 班主任讲话 1.1.2 负责人讲话 1.1.3 讲师讲话 1.1.4 摸底考试 ...

1.3 - 流程控制 1.3.1 分支流程控制-if 1.3.2 分支流程控制-switch 1.3.3 循环流程控制-while ...

1.5 - 数组 1.5.1 数组的定义与元素访问 1.5.2 数组的内存分析 1.5.3 数组的常见操作 ...

1.7 - 面向对象进阶 1.7.1 包(package)的创建与使用 1.7.2 构造方法 1.7.3 代码块 ...

1.9 - 多态 1.9.1 对象的转型 1.9.2 instanceof关键字 1.9.3 抽象类与抽象方法 ...

1.11 - 包装类型与常用类 1.11.1 包装类型 1.11.2 常用类 1.11.3 枚举 ...

1.13 – 字符串 1.13.1 String类常用方法 1.13.2 StringBuffer/StringBuffer的常用方法 1.13.3 正则表达式 ...

1.15 – 多线程基础 1.15.1多线程概念 1.15.2 并发与并行 1.15.3 创建线程的方式 ...

1.17 – IO流 1.17.1 流的基础 1.17.2 流的分类 1.17.3 字节流 ...

1.19 - 反射 1.19.1 Class类 1.19.2 Class获取对象的三种方式 1.19.3 Constructor构造方法 ...

1.21 - MySql 1.21.1 SQL简介 1.21.2 SQL表的概念 1.21.3 数据库的安装卸载 ...

1.23 第一阶段考试

1.25 linux中软件安装 1.25.1 软件安装介绍 1.25.2 二进制安装 1.25.3 rpm安装 ...

1.27 awk 1.27.1 awk简介 1.27.2 使用方法 1.27.3 入门实例 ...

1.2 - 基础语法 1.2.1 计算机理论介绍 1.2.2 编程基础--进制分类,进制转换等 1.2.3 什么是Java 1.2.4 常用DOS命令 ...

1.4 - 方法 1.4.1 方法的定义与调用 1.4.2 方法的参数与返回值 1.4.3 方法的重载 ...

1.6 - 面向对象入门 1.6.1 面向对象与面向过程 1.6.2 类的设计 1.6.3 对象的实例化 ...

1.8 - 继承 1.8.1 继承基本的概念 1.8.2 继承中的特点 1.8.3 继承中的构造方法 ...

1.10 - 设计模式 1.10.1 单例设计模式 1.10.2 工厂设计模式 1.10.3 Lambda表达式 ...

1.12 – 异常 1.12.1 异常定义 1.12.2 常用结构. 1.12.3 finally关键的应用 ...

1.14 - 集合框架 1.14.1 集合框架Collection 1.14.2 集合中元素排序 1.14.3 Collections工具类 ...

1.16 - 线程高级 1.16.1 线程生命周期 1.16.2 临界资源问题 1.16.3 同步代码段syn