发布时间:2021-09-30编辑:佚名
为什么选择达内教育?达内IT培训机构成立17年是中国高端IT培训的品牌,达内教育专注培养的不是没有思想与灵魂的基层码农,而是能够推动全局的项目研发工程师,源于企业需求,培养企业真正需要的人才,学校实战
为什么选择达内教育?
达内IT培训机构成立17年是中国高端IT培训的品牌,达内教育专注培养的不是没有思想与灵魂的基层码农,而是能够推动全局的项目研发工程师,源于企业需求,培养企业真正需要的人才,学校实战教学,师资阵容强大,大机构更容易让人信赖再加上达内大数据培训机构拥有15万家合作企业,700位人才顾问每天不断与全国上万家企业保持联系和沟通,在课程设置上,每个学习阶段都配备对应的项目,让你亲自上手开发自己的作品,课程后阶段,更有海量个人项目及团队项目反复操练,培养学员完整的项目经验,课程每三个月一更新,紧跟时下前沿技术,拥有自主的开发培训课程体系和教材,讲练学结合课程内容紧贴实用技术和企业实际需求,经过不断地探索与尝试,达内与国内外企业建立人才推荐,人才定制培养、人才租赁与外包、代理校园招聘、IT猎头、企业内训等多样化的合作方式和一站式的服务体系。学员的就业有保障。
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JavaSE
掌握能力:掌握java基础编程能力、面向对象思想、集合操作、多线程操作和文件IO操作能力
胜任职位:具备Java基础编程能力,但几乎不能胜任相关开发岗
就业月薪范围:5000+
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Hadoop生态
掌握能力:掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力
胜任职位:实时数仓工程师、数仓工程师、Flink研发工程师、大数据架构师
就业月薪范围:15K-30K+
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Spark生态
掌握能力:离线和实时数据的处理能力、Spark处理数据能力
胜任职位:Spark研发工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、实时研发工程师
就业月薪范围:12K-22K
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Flink生态
掌握能力:掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力
胜任职位:实时数仓工程师、数仓工程师、Flink研发工程师、大数据架构师
就业月薪范围:15K-30K+
为什么学习大数据
如今大数据热度居高不下,大数据包括大数据开发,大数据分析,大数据挖掘,大数据算法,大数据结构等,基于大数据的发展,吸引着越来越多的人才想要加入,大数据目前已经跻身互联网的热门行业之一,越来越多的企业开始布局相关业务,组建数据团队,这使得大数据人才需求持续上升,大数据相关职位的平均工资已经超过了月薪的20K,入门大数据开发,薪资也都在8K以上,市场营销学,金融学,工业学,医学,教育,运输学,生命科学,法律实施,体育,政府,旅游等等,这些都是真正覆盖整个行业的,越往后,数据的重要性就越被重视,可以说未来所有行业都需要大数据的支持,想要从事大数据相关的岗位工作,学习掌握相关的技能是首要的,如果是零基础者,就需要静下心来全面系统的学习,也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景,想要入行,可以选择参加专业的大数据培训课程,帮助你快速入行上岗。
广州大数据培训机构IT培训
达内教育
学校介绍:
达内教育是属于美国上市公司的一个教育机构,成立17年来一直专注于IT培训,达内携手Adobe,联合培养设计人才,达内拥有一流的教学设备,全Mac机房,确保学员学习质量,达内遍布全国近70余城市近330家培训中心,学员随时随地都可以选择学习,非常方便!
大数据实战培训课程
学习目标从入门到精通,成为大数据开发工程师;全面掌握所学企业实用技能,高薪入职国内外名企成就自我
课程特色理论知识+项目实操+案例详解+助教督学+就业指导
就业保障免费重修服务、入学签订就业协议,全国合作企业10万余家
课程简介1.Hadoop技术栈:本阶段主要学习Linux实战、Zookeep-er、HDFS组件、覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、Hadoop生态体系;
2.Spark技术栈:本阶段主要学习Scala语言、SparkSQL、SparkMlib Spark GraphX、;HBASE技术;Sqoop运用流程;数据仓库东西HIVE。
机构优势
Course objectives
Course objectives
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01
处理海量数据
采用分布式架构处理海量数据,更大集群规模达到20台
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03
硬件监控
监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源,通过HTTP , ICMP等通用网络协议监控互联网应用的可用性
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04
负载均衡
多台云主机间实现应用程序流量的自动分配。可实现故障自动切换,提高业务可用性,并提高资源利用率
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07
积累经验
提前体验云环境,为云越来越普遍的趋势提前积累经验
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掌握大数据技术能从事那些岗位
1. 大数据工程师:运用编程语言实现数据平台和数据管道开发,需要计算机编程能力;
2. 数据挖掘师/算法工程师:数据建模、机器学习和算法实现,需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程;
3. 数据分析师:运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力;
4.大数据架构工程师:主要负责大数据框架和大数据应用的程序设计、开发和维护;
5.大数据开发工程师:主要负责基于大数据技术对海量数据的自动分析处理和挖掘工作;
6.大数据运维工程师:主要负责负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用。