发布时间:2021-08-28编辑:汪叽汪叽
为什么选择达内教育?在学习大数据上,大家都想找一个靠谱的,专业的机构,大品牌的培训机构在课程研发、师资力量以及后续的就业服务等各方面会比较好,达内教育坚持不断更新课程,实时挖掘企业需要人才类型,课程形
为什么选择达内教育?
在学习大数据上,大家都想找一个靠谱的,专业的机构,大品牌的培训机构在课程研发、师资力量以及后续的就业服务等各方面会比较好,达内教育坚持不断更新课程,实时挖掘企业需要人才类型,课程形式科学多样化,做到培训出来的学员技术能够即刻上岗操作,科学有针对性的“教”与“学”能够帮助学习者全面提升职业技能和素养,为学生提供了高品质、全场景、个性化的学习体验,同时达内拥有丰富的培训经验,并建立了完整的大数据培训体系,能够让学员们在学习优质的课程内容同时,得到专业的大数据工程师的指导,并进行项目的实战,充分的学习到专业的大数据技能。相信在达内优质的教学服务下学员能够成为专业的大数据工程师。帮助学习者更好的进入大数据行业,成为行业人才。
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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
课程亮点可免费试学;可提前与课程顾问老师预约免费试听,试听满意后再报名缴费进行学习
适用对象高中及高中以上学历者;18-45岁的学员;无基础想转行者;技能提升、应届生;对计算机编程行业感兴趣者
课程目标掌握设计模式内容包括:(C++版本、java版本)、ejb设计模式、J2EE构架、UDDI、软件设计模式等
课程简介1.JavaSE阶段:学习Java发展历程、Java的技术结构、掌握编写Web应用、桌面应用、分布式系统、嵌入式系统应用等,包括面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量;
2.JavaWeb阶段:学习XML、HTML/CSS、MVC设计模式、JavaWeb高级开发技术、数据库高级开发技术。
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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02
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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。