发布时间：2021-08-30编辑：汪叽汪叽
为什么选择达内教育？达内教育拥有完善的教学体系，课程研发团队时刻关注新技术和市场需求的变化，一年两次更新课程大纲，专注于培养企业真正需要的人才，达内在教学模式上坚持采用面授式培训教学，面授式的培训班教
为什么选择达内教育？
达内教育拥有完善的教学体系，课程研发团队时刻关注新技术和市场需求的变化，一年两次更新课程大纲，专注于培养企业真正需要的人才，达内在教学模式上坚持采用面授式培训教学，面授式的培训班教学模式更有针对性，导师和学员的互动比较频繁，面授式教学更考验导师的专业能力，达内大数据培训的导师是多年企业项目管理经验和教学经验的职场精英，对大数据知识有一定的疏导性，面授教学学员有不懂的可以随时解答，多年丰富的的IT培训经验，加上完善的就业服务体系，实战教学，及时吸纳新行业技术及项目案例，并根据实际教学效果进行调整，保证学员学得扎实且不落伍，专职老师对学员负责，明确自身岗位职责，依据企业需求，完全从学员角度出发，这些还不能成为你选择达内的理由吗。
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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
大数据随着互联网的发展而崛起，但据我国人才报告显示，大数据人才的供给指数低，仅为0.05，缺口大成为了大数据行业发展的一个瓶颈，目前大数据也是互联网比较热门的行业之一，正是因为如此，想要学习大数据的人越来越多。经过对比不难发现，现在互联网的不断发展，需要大数据相关人才的跟进，从大数据发展的趋势来看，各个行业对大数据的重视程度实在逐年上升的，人才需求也在增大，大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，随着企业越来越重视大数据的利用，大数据人才缺口已超百万，但国内大数据从业人员只有约30万人，大数据在不断往各垂直领域延伸发展，人工智能等领域的人才需求不断加大，从招聘会上我们就可以很好的发现这类人才的需求量惊人，并且行业对大数据专业人才的需求，也在不断增长，薪资待遇也在提升。
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
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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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大数据学习主要学什么
1. linux基础：大数据体系的开源软件都是在开源的linux系统上运行的，所以你必须会基本的linux操作，比如用户管理，权限，shell编程之类的；
2. 一门JVM系语言：建议至少要精通一门JVM系的语言，毕竟当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面；
3. 计算处理框架：流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink；
4. 分布式存储框架：虽说MapReduce有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺，并且是开源社区zui受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。
