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广州大数据应用培训课程哪好
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为什么学大数据选择达内?
想学习大数据技术的朋友,参加职业培训无疑是非常快捷、掌握技术的不二法门,这里推荐达内教育,达内教育专注于IT培训多年,达内教育在教学上实行项目实战演练式教学,让学员更快地就业融入职场,阶段性的组织学生小组搭建项目,每一个实战项目都是企业项目,达内始终坚持面授,这一点是很多机构难以匹敌的,对于学员来说非常重要,懂不懂、会不会直接反馈给讲师,讲师会根据学员掌握程度调整授课节奏,加强课余时间补习,确保学员掌握知识点,师资力量雄厚,教学经验丰富,均由行业大数据开发工程师组成,极大地契合了企业对员工的要求,让学员离就业更近一步,旨在让每一位学员高薪就业,教学的硬件设备都不断地进行更新,保障学员的学习体验,学与练交叉进行强化记忆,你所要做的就是认真听,勤于问,乐于练。

课程简介

  • 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+

  • 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+

  • 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

  • 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
随着科技的发展和信息技术的发展,人们逐渐认识到了大数据的巨大价值,同时对大数据相关人才的需求量也在每天递增,大数据技术体系庞杂,基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算等技术,,大数据技术发展的如火如荼,结合市场的大数据融合技术及服务,正在互联网行业形成迅猛的发展势头,大数据涉及全行业多个领域,腾讯、阿里等互联网巨头企业对大数据开发工程师的薪酬高达年薪百万元,面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现,同含义的海量数据。大数据应该动态变化,不断增加,而且能够通过研究分析发现规律产生价值,然而大数据人才极具匮乏,因此很多大数据零基础的人员想要入行做大数据。
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!
大数据分析师培训课程
课程亮点全程跟班答疑;定期直播串讲;五分钟内有问必答;出勤率和进度监督
适用对象年满20周岁;专科及以上学历的学员;适合大学生、在职提升、转行或待业等有志于进入IT软件行业发展的人群
学习目标掌握Hadoop架构应用于大数据分析、大数据分析之数据库理论和工具Mysql、Hbase、Hive和Sqoop、Spark-SQL进行交互式数据查询、Spark-Streaming流式计算框架、Spark-MLlib进行机器学习、Spark-GraphX进行图计算、Pyspark进行大数据分析和机器学习、企业真实的大数据分析场景案例
课程简介1.Java基础:Java基础语法、Web技术及交互运营基础、Web网页开发、面向对象编程常用类、Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换;
2.JavaEE核心:、Java的技术结构、JavaWeb高级开发技术、服务器端技术、掌握SSM框架并进行整合、掌握Maven的模块开发、静态的网页技术,并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作。
3.Python开发:Python核心编程、Python全栈开发基础、Python全栈开发项目实战、网络爬虫、数据分析 人工智能。
4.Linux运维:网络基础、Linux基础、Linux运维自动化、数据库运维管理、企业级云架构管理与综合实战(PaaS TaaS)。
5.软件测试:功能测试、基于Python的自动化测试:Selenium和Appium、接口测试:Jmeter、性能测试:Loadrunner。

机构优势

Course objectives
Course objectives
  • 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

  • 02

    任务详情

    详细清楚的监控各项任务的进展情况

  • 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

  • 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

  • 05

    大数据云主机

    达内提供大数据云主机试验环境的机构

  • 06

    24h学习

    随时随地的练习,便于师生交流

  • 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

  • 08

    避免事故

    云平台可以有效地避免项目,数据等的丢失

如何利用大数据做行业分析

进行大数据分析,虽说各个行业都不一定相同,但是基本思路都是一样的,分析的对象有:市场,用户,渠道,效果,这几大类,如果有条件还可以进行分支拓展。

1.对市场/行业进行大数据收集,可以从大方向以及小方向进行,大的方向可

以从政治,经济,社会,技术这几个入手,小方向可以从产品分析入手;

1. 对于用户的调查,数据内容包括:身份,行为,居住,交际圈等,也包括年龄,性别,学历,消费情况,兴趣爱好,在哪些圈子等等;

2. 对产品进行数据分析,可以经过人群,从人群——市场——渠道——产品,可以得到市场,经过渠道可以得到人群,经过人群又可以得到产品的使用情况;

3. 营销效果的分析,包括用户的行为,渠道的流量变化,以及一个较终的成本收益,投资回报率等。

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