发布时间:2021-08-24编辑:汪叽汪叽
为什么学大数据选择达内?达内在教学体系上还是十分靠谱的,始终贯彻组合,实力老师领衔进行授课,实战知识剖析讲解,手把手教学打造职场竞争力,课程每年升级,定期微调,讲师均为专职,均有大公司实操经验,是国内
为什么学大数据选择达内?
达内在教学体系上还是十分靠谱的,始终贯彻组合,实力老师领衔进行授课,实战知识剖析讲解,手把手教学打造职场竞争力,课程每年升级,定期微调,讲师均为专职,均有大公司实操经验,是国内有名的品牌教育培训机构,有着多年的IT技能培训经验,专注于培养高端技能型人才,全天教学,边讲边练,讲师全程指导,开设四轮模拟面试指导,让学员不仅学会专业知识,更要学会表达自己,毕业未能找到工作的学员,可申请参加达内的推荐就业服务,学员更好吸收知识,致力于帮助每位学员成为一名符合企业需求的高端大数据人才,有完整的教学评测体系,学员每日一测,每周一测,每阶段采用项目+测试进行学员接受效果的免测,如不达标,免费重修,确保学员学会。
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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
近年来,大数据行业受到更多的年轻人的青睐,在IT技术领域,大数据拥有较好的发展方向,并有广阔的就业前景和发展空间,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎,是一项热点新兴技术,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,涉及全行业多个领域,大数据可实现的应用可归纳为两个方向:精确定制和预测。例如,在搜索引擎上搜索相同的内容,每个人会得到不同的结果,定制新闻服务或者网游。其次是营销、百度推广、淘宝推广,或者你去了一个地方,周边消费设施自动等等,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。然而迅速更迭的大数据时代,却不失人才济济的场面,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,选择大数据培训来进行系统学习提升专业技术。
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!
大数据培训课程
适合学员在职提升,IT技术提升
使用教材达内教育课程研发团队研发教材,线下授课
课程目标熟练java、C、C++、uml、RUP、XML、socket通信(通信协议)--学习搭建应用系统所必须的原材料,学习分布式系统、组建等内容
课程简介课程覆盖Java编程技术、Linux命令、Linux基础操作、JavaEE深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等Java大数据全栈技术内容,一站式解决学员Java大数据学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度
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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大数据中的一些小知识
大数据的定义大数据,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法经过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯
大数据的特点在各行各业均存在大数据,数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大是它的特点,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律
大数据的采集大数据时代数据的采集也不再是技术问题,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量,我们怎样才能找到其内在规律
大数据的挖掘和处理大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术