Big Data - Hadoop项目实战丨丰厚礼包助你从零开始进军大数据

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  《Big Data - Hadoop项目实战》福利礼包  

💥助力求职，帮你入门大数据领域 ！

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近年来，大数据越来越火热，不论是如今新兴的Facebook, Google, Uber, Amazon, Airbnb 等互联网公司，还是 Microsoft, Cisco, IBM 等传统的老牌技术公司，甚至是咨询公司、投行、传统实业企业等，对大数据专业人才的需求都在不断增长中。

想要从事大数据领域工作，在简历中有一些必不可少的关键词，包括：Hadoop, MapReduce, Distributed System, Spark 等。目前，市场上对一枚 Hadoop 工程师的标价至少在年薪 115k 以上。

Hadoop是一个对海量数据进行处理的分布式系统架构。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS 和 MapReduce。

HDFS为海量的数据提供了存储，而 MapReduce为海量的数据提供了计算。

而关于Spark, 如果说 Hadoop 是一个工具箱，那么Spark就只是一种工具，所以，只要你学会了Hadoop，Spark的上手也是非常快的！

运用 Hadoop 可以做一些什么实战项目呢？

首先，我们可以基于 Haoop 框架，运用面试算法中常用的 top k 算法，来进行热门话题的筛选，比如，“微博今日热门话题” “今日头条” 等。

难度再升级一点，我们也可以运用 Hadoop 框架，结合更多的数据，例如用户自身的搜索和浏览习惯数据，来做一个推荐系统： Netflix Recommender System。

项目难易程度：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
预计课后花费时间：6-10 hour
代码量：700-1000 code lines
数据规模：1G

应对大数据岗位人才的稀缺，九章算法推出

《Big Data - Hadoop项目实战》

课程大纲

1

Big Data 求职攻略 & Hadoop 入门

Find Job in Big Data Field & Hadoop Introduction

2

MapReduce项目实战- Google Auto Complete I

MapReduce Project - Google Auto Complete I

3

MapReduce项目实战- Google Auto Complete II

MapReduce Project - Google Auto Complete II

4

Hadoop分布式系统

Hadoop Distributed File System

5

MapReduce 项目实战 - Page Rank I

MapReduce Project - PageRank I

6

MapReduce 项目实战 - Page Rank II

MapReduce Project - PageRank II

7

面试大数据常见问题之TopK

微博今日热门话题

8

MapReduce 项目实战 - 推荐系统 I 

MapReduce Project - Recommender System I

9

MapReduce 项目实战 - 推荐系统 II

MapReduce Project - Recommender System II

课程亮点

Data Engineer入门课程,零基础也能学

教你搭建经典大数据框架，进阶Spark必备基础

增色数据岗位求职简历，高效应对算法面试

从0到1学习Google三驾马车之Map Reduce

试听时间

北京时间7月11日 09:30-11:30

 美东时间7月10日 21:30-23:30

 美西时间7月10日 18:30-20:30

常见问题

1. 课程主要讲什么内容？

Hadoop & MapReduce

2. 课程需要有大数据基础吗？

不需要。

3. 课程使用什么语言？

课程使用Java语言，需要基本Java编程能力

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