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
课程简介
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+
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+
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
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+
机构优势
Course objectives采用分布式架构处理海量数据,更大集群规模达到20台
详细清楚的监控各项任务的进展情况
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
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
达内提供大数据云主机试验环境的机构
随时随地的练习,便于师生交流
提前体验云环境,为云越来越普遍的趋势提前积累经验
云平台可以有效地避免项目,数据等的丢失
在学习大数据这门热门的技术之前,很多小伙伴都有着这样的担忧,那就是自己对于数学不擅长,那么在学习大数据的时候会不会比较困难呢?下面和小编一起来看看数学不好可以学大数据吗?
在大数据学习过程中,不要老想着学不好,难度大等等,否则容易从心底产生畏难情绪,后面反而很难学好,在大数据的学习中,学习的内容包括Java、Linux、Hadoop、Hive、oozie、Web、Python、Hbase、Kafka、Spark等,这些知识的学习才是真正的大数据技术的学习,与数学没有直接的关系。
并且,在大数据相关的工作当中,岗位不同,对专业技能的需求点也有所不同。对于数学要求比较高的是大数据分析师等岗位,该岗位确实需要一定的数学基础,但相信大家对于高数、线性代数、概率论以及矩阵都有过一定了解。在实际的工作当中,我们需要的是会应用,而不是在理论上去纠结,学好并不是难事。