发布时间:2021-09-01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。
-
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!
大数据培训课程
课程亮点企业级讲师实战教学,有实战项目经验,讲师面对面授课,边讲边练,多渠道辅导
课程优势项目应用当下流行技术,课程迭代速度与市场需求紧密结合,专业讲师团队面对面答疑解惑,真实大型项目实战作品真实上线,行业经验毫无保留倾囊相授
适用对象计算机相关专业毕业生 薪资低想要改变现状的人 渴望提升技能的职场小白
课程简介1、Java编程技术:本阶段主要学习Java编程,在学习大数据的过程中,Java编程技术是大数据学习的基础,可以说目前主流的大数据开源框架,离不开Java;
2、Linux命令:众所周知,Linux环境是大数据开发的必备条件之一,因此本阶段主要学习Linux基础操作命令以及Shell编程,这些都是大数据学习的重要组成部分。
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
-
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
-
06
-
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
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。