发布时间：2021-09-13编辑：汪叽汪叽
为什么选择达内教育？1.针对不同行业的应用系统，在基础教学之上，注重培养学生的系统构架能力；2.及时跟踪学员的学习情况，在学员学习的每个阶段都有至少三次的考核体系；3.培养学员建完整项目的能力，让学员
为什么选择达内教育？
1. 针对不同行业的应用系统，在基础教学之上，注重培养学生的系统构架能力；
2. 及时跟踪学员的学习情况，在学员学习的每个阶段都有至少三次的考核体系；
3. 培养学员建完整项目的能力，让学员拥有自己的思维和布局能力，以胜任底层开发工作，而不仅仅是长期的围绕已有代码进行维护；
4. 导师和助教及时检测学员的学习情况，并进行针对性辅导；
5. 自主研发QFTS教学保障系统，拥有自主知识产权的开发培训课程体系，讲练学结合，课程内容紧贴实用技术和企业实际需求；
6. 学员可以根据导师的教学定期对对导师的教学反馈，监督导师的教学质量是否合格。
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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
大数据的发展势不可挡，已经影响到我们生活的方方面面，在物联网高速发展的今天，大数据为社会带来了不小的变革，大数据也不是近几年才出现的新东西，只是较近几年才真正意义上变得热门、火爆，并且随着互联网的发展而发展，各行各业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势，学完大数据能够从事的行业有很多，无论是比较火的金融、互联网等行业，还是像医疗、教育、城市规划等方面，都将需要大量的大数据人才，就目前来看大数据领域内的人才非常的稀缺，尤其是有经验有实力的大数据开发人才，可以称得上是稀缺，我国大数据人才缺口逐年攀升，现今更是高达150万，供不应求的人才需求市场为众多掌握大数据技能的大学生提供了前景广阔的职场出路，经过学习大数据相关技能，快速获取高薪已是成功的一大捷，并且，大数据相关岗位的工资涨幅也会超过其他岗位
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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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
