大数据的发展前景巨大，给予了从业者更多的发展机会，那么对于求学者而言，该如何快速的完成转型呢？相信很多求学者都知道，大数据包含的内容很多，自学的难度也比较大，因此，参加大数据培训班似乎成为了众多求学者的一个首选，那么，参加大数据培训班有哪些优势呢？能否快速完成转型呢？

课程介绍：Storm大数据流式处理技术

本课程从大数据流式处理技术以及Storm实战的角度，理论和实践相结合，全方位地介绍Storm大数据流式处理工具的原理和内核。以案例分析的方式来帮助学员了解如何用BDAS系列工具来解决具体的问题，并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

第一讲 Storm大数据处理介绍

第二讲 Storm配置和容错机制

第三讲 Storm可靠性及消息传输

第四讲 Storm拓扑及流分组

第五讲 Spout和Bolt详解

第六讲 分布式DPRC

第七讲 Storm事务拓扑

第八讲 Storm中的Trident

第九讲 Trident的状态

第十讲 Storm企业应用

8年设计工作经验 3年教学经验

参与项目

《弑魂》

《魅族C9海外创意广告》

《天猫双12》

《美的概念空间宣传片》

携手500强名企，培养优秀设计人才

天琥已与千家名企签订人才输送协议，每年为社会培养上万名实战型设计人才。

　   随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

　　上面的这些是大数据从事的工作岗位的大方向，还有很多细分岗位小编就不一一列举了。大数据知识更新迭代非常迅速，想要在工作岗位上处于不败之地，是需要不断学习进步给自己充电。

数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：

规则归纳有四种策略：减法、加法，先加后减、先减后加策略。

减法策略：以具体例子为出发点，对例子进行推广或泛化，推广即减除条件(属性值)或减除合取项(为了方便，我们不考虑增加析取项的推广)，使推广后的例子或规则不覆盖任何反例。

加法策略：起始假设规则的条件部分为空(永真规则)，如果该规则覆盖了反例，则不停地向规则增加条件或合取项，直到该规则不再覆盖反例。

先加后减策略：由于属性间存在相关性，因此可能某个条件的加入会导致前面加入的条件没什么作用，因此需要减除前面的条件。

先减后加策略：道理同先加后减，也是为了处理属性间的相关性。