大数据从入门到实践
做码农时代的变革者
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大数据从入门到实践做码农时代的变革者点击咨询大数据并不像其他开发语言那样单调化，在学习大数据开发的过程中，尽管触及的知识点比较多，像java、python、hadoop、spark等，这些知识点尽管多
Flume、Sqoop、ython
HDFS
3Hive、Spark、MapReduce、Storm
Kafka、Hbase、Elasticsearch、Redis
SVM、PageRank、K-Means、KNN
Echarts、JSP、JS、EasyUI
达内配备ucloud云服务器，提供完全真实的互联网大数据开发部署环境
注重项目、注重技能，让所学知识能够合理运用，助学员快速获得工作经验
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涵盖主流的Hadoop、Storm Spark、数据可视化、算法 数据挖掘、用户画像等内容
5大企业级项目实战，打造贴近企 业需求、企业环境、企业开发的课程
学习内容：Java基础
阶段项目：Easymall项目
学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，为后续学习提供良好的语言基础
学习内容：JavaWeb JavaEE架及架构
阶段项目：Easymall项目
学习目标：使学员具有企业级项目开发能力，并深入学习 互联网架构相关课程,掌握互联网架构相关知识
胜任工作：JavaEE工程师；JavaEE互联网架构师
学习内容：大数据高并发基础，大数据离线分析， 大数据实时分析，大数据内存计算，Python爬虫、数据可视化
阶段项目：Zebra电信日制分析项目；Flux网站流量分析项目
学习目标：掌握分布式、高并发技术背景下海量数据的处理 技术，及大数据处理完整流程，具有企业级大数据架构设计、 大数据程序开发的能力。
胜任工作：大数据开发工程师，Hadoop开发工程师，Storm 开发工程师，数据仓储工程师，ETL工程师，爬虫工程师
学习内容：算法、R语言、数据挖掘分析
阶段项目：电商用户画像，推荐系统项目
学习目标：可以基于具体问题建立数学模型，掌握python爬虫 相关技术，可以将数据处理的结果以可视化的方式直观、美观的 展示给目标用户。
胜任工作：算法工程师，数据挖掘工程师，机器学习工程师， 数据科学家
大数据学习要以点带面，不贪大求全：数据科学要掌握好碎片化与系统性。依据前文的大数据技能系统剖析，咱们能够看到大数据技能的深度和广度都是传统信息技能难以比较的。
咱们的精力很有限，短时间内很难掌握多个领域的大数据理论和技能，数据科学要掌握好碎片化和系统性的联络。
何为碎片化，这个碎片化包括事务层面和技能层面，大数据不只是谷歌，亚马逊，BAT等互联网企业，每一个作业、企业里边都有它去注重数据的痕迹：一条出产线上的实时传感器数据，车辆身上的传感数据，高铁设备的运行状况数据，交通部门的监控数据，医疗机构的病例数据，政府部门的海量数据等等，大数据的事务场景和剖析政策是碎片化的，而且相互之间剖析政策的差异很大；其他，技能层面来讲，大数据技能就是万金油，全部服务于数据剖析和挑选方案的技能都归于这个领域，其技能系统也是碎片化的。
那怎样掌握系统性呢，不同领域的大数据运用有其共性要害技能，其系统技能架构也有相通的当地，如系统的高度可扩展性，能进行横向数据大规模扩张，纵向事务大规模扩展，高容错性和多源异构环境的支撑，对原有系统的兼容和集成等等，每个大数据系统都应该考虑上述问题。怎样掌握大数据的碎片化学习和系统性规划，离不开前面提出的两点误区，主张从运用切入、以点带面，先从一个实践的运用领域需求启航，搞定一个一个技能点，有必定功底之后，再触类旁通横向扩展逐步了解其系统性技能。
目前的工作薪资不够花， 每个月那点钱还了信用 卡没剩啥？
大数据往期学员均薪： 13833元/月
做编程发展到一定阶段 ，想要上升到领导层很 困难？
大数据升领导层比普通 程序员快70%
很多以前学的开发语言，现在已经不吃香了招聘少竞争大?
当下热门课程，大数据 当之无愧
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达内时代科技集团有限公司【美股交易代码:TEDU】(简称达内集团）成立于2002年9月。2014年4月3日成功在美国纳斯达克上市，融资1亿3千万美元。成为中国赴美国上市的职业教育公司，也是引领行业的职业教育公司。
达内集团以中关村为依托，目前已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、武汉、杭州、西安、苏州、成都、沈阳等60个大中城市成立了200家学习中心，拥有员工10000人，截至目前培训量已达60万人次。达内集团凭借雄厚的技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务体系，在用人企业中树立了良好的口碑，连续3年复合增长率超过50%。
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