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2017年6月，火龙果软件为神龙汽车成功实施了大数据技术平台-Hadoop培训。火龙果软件在培训前了解了每一位学员的背景和培训需求，关键需求如下：
1. 大数据在汽车行业应用模型，大数据分析能为汽车企业带来何种收益；
2. 了解Hadoop的运转机制，适应场景，数据清洗、数据挖掘和数据可视化的方法及实例；
3. Hadoop组件的运维和监控；
4. 大数据的应用场景和实现方法；
5. 对互联网公共数据的采集和利用；
6. 怎样构建大数据数据存储体系，如何进行分析；
7. 怎样监控数据质量和平台事件；
8. 了解数据清洗、匹配，数据分析常用的组件和方法；
9. 清楚选用哪些开源组件，怎样去建立大数据架构，如何去运转；
10.大数据需要什么环境，基础设施、配套技术等条件；
11.大数据处理数据的流程、工具、方法、平台和建模；
12.大数据和物联网之间的结合案例；或者实际讲解一个大数据的案例；
13.目前大数据在工业生产中有哪些代表性案例；
14.如何保证大数据的准确性，如何创建好的数据分析模型；
15.Hadoop架构运转机制，与spark，storm等 应用的场景与机制；
16.大数据分析的数据分析模型如何建立；
17.大数据分析需要哪些技术手段，如何应用这些手段从数据中获取业务和客户洞察；
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火龙果在培训前充分调查了企业的培训需求，培训由火龙果实践经验丰富的资深技术顾问实施。培训中讲师有在系统化讲解的基础上有针对性地回答了学员的关键问题，使培训收到了很好的效果。火龙果始终倡导的互动案例式教学，真实工作场景演练的培训模式，使本次培训得到了学员的好评，培训达到了客户的既定目标。
学员收益：
- 理解了Hadoop的存储和计算原理；
- 对Hadoop平台有了初步了解；
- 了解了Hadoop的工作原理和部分生态圈；
- 学习了大数据（Hadoop）环境配置和操作；
- 对大数据基本概念、存储有很好了解；
- 了解大数据技术平台Hadoop；
- 了解Hadoop基本功能和应用；
- 了解了Hadoop的基础知识、基础算法实现；
- 了解了Hadoop架构、MapReduce原理；
- 学习了Hadoop、HDFS、MapReduce相关知识；
- 对Hadoop有了比较清楚的认识，会编写简单的Hadoop MapReduce
程序；
- 搭建数据库过程，分布式存储的基本思想等会用于实际工作。
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现场照片：
课程大纲：大数据（Hadoop、Spark、NOSQL）案例分析与实践...
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