南宁达内大数据学习班
人工智能新手的进修必须课程
·通俗易懂，快速上手 ·即学即用，不说废话
·真实数据+实战案例 ·**课后辅导，全程无优
南宁达内大数据培训机构-中国大学生就业平台和人才输送平台,拥有500人的人才服务团队,帮助企业与学员对接,是达内学员就业的坚强后盾,学大数据就到达内大数据培训机构。
/大数据课程 
| 课程名称 | 适合学员 | 课程咨询 |
|---|---|---|
| 1阶段 | Linux系统详解、Linux系统进程、Linux启动流程vi、vim编辑器、Linux用户和组账户管理、Linux磁盘管理、Shell编程、Linux上常见软件的安装。 | |
| 2阶段 | Hadoop概述、HDFS、Mapreduce、Mapredice、Mapreducer案例、Hadoop2.x集群、集群的搭建过程讲解、集群的监控、集群的管理。 | |
| 3阶段 | HBase与RDBMS的对比、数据模型、系统架构、表的设计、HBaseShell以及演示Hbase树形表设计、Hbase表级优化、Hbase数据读写优化。 | |
| 4阶段 | 数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、客户端简介、HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、DDL与CLI客户端演示、Hive优化。 | |
| 5阶段 | SPOOP：配置和介绍Sqoop、Sqoopshell使用、Sqoop-import、DBMS-hdfs、DBMS-hive、DBMS-hbase、Sqoop-export |
朝九晚九全程跟班答疑
定期直播串讲
出勤率和进度监督
1.有区别。央行征信是传统的征信方式，而大数据征信是随着互联网金融发展起来的。
2.央行征信与大数据征信的区别主要是从征信数据来源、权限、数据完整性、使用等维度进行区分。
3.央行征信特点:数据主要来自银行、证券、保险、社保等系统，形成数据循环，权势性高，数据基本齐全，主要用于资产评估、银行贷款、信用卡额度等。
5.大数据征信的特点:数据主要来自互联网上的各种平台，征信数据是利用互联网技术或接口合作获得的。资质较好的企业可以申请进入央行进行征信，不像央行征信那样有地位。但是，随着互联网金融的发展，它将变得越来越重要，主要用于互联网金融的数据征信平台之间的数据完整性也有所不同，如p2p。P2P如果得不到央行的征信数据，风险就大了。
6.展望未来:随着互联网金融的发展，大数据征信和央行征信将继续融合，直到融合，真正满足数据完整性，那么违法犯罪基本上会大大减少，信用真的是钱！
在学习过程中，掌握行业java热点技术，提高对java技术点的熟练度。
经过大项目贯穿，完成根据业务去实现系统功能，积累企业需要的java开发经验。
java开发项目整个开发过程中分工合作，既提升团队合作能力又符合企业真实开发环境需求。
通过大项目贯穿，了解项目开发全流程遇到问题自主解决，提高学习能力。
把每日每模块编写的代码集成在一起，锻炼代码调试能力，最终完成项目上线。
误区：大数据必须非常干净
在商业分析的世界里，没有“太快”这种说法。相反，在IT世界里，根本不存在“垃圾出黄金”这种说法。你的数据有多干净？一种方法是运行您的分析应用程序，它可以识别数据集中的弱点。一旦这些弱点得到解决，再次运行分析以突出“已清理”的区域。
趋势:数据的来源
什么是资源利用，意味着大数据已经成为企业和社会关注的重要战略资源，成为大家争夺的新焦点。因此，企业必须提前制定大数据营销战略计划，抓住市场机遇。
趋势:与云计算深度集成
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了灵活可扩展的基础设备，是产生大数据的平台之一。2013年以来，大数据技术与云计算技术紧密结合，未来两者的关系有望更加紧密。此外，物联网、移动互联网等新兴计算形式也将有助于大数据革命，使大数据营销发挥更大的影响力。
达内致力于面向IT互联网行业，培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才。达内目前开设Java、Java互联网架构、JAVA大数据、PHP、软件测试、嵌入式、C++、C#、 Android、iOS、UID、UED、产品经理、Linux云计算、Python、Web前端、VR、VFX影视视效设计师、CAD、网络运维、网络营销、高级电商、主办会计、少儿编程、智能机器人编程、编程数学等27大课程体系，为高端IT企业提供全面的人才服务，并为全行业提供高级应用型人才。
1、实习工程师,刚毕业或者工作不到一年的从业人员,月薪在5000左右。
2、助理工程师，有1-2年的工作经验，能够从事- 些简单的大数据工作，月薪在8000左右。
3、初、中级工程师,有3年以上的工作经验,能够独立从事大数据的相关工作,月薪在万元以.上。
4、高级工程师,有5-10年左右的工作经验,一般都是按年薪计算的，工作能力越强,年薪越高。
以上薪资数据来源于网络统计,仅供参考。
