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深圳基础差学大数据开发之路
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发布时间:2021-10-22编辑:汪叽汪叽

为什么学大数据大数据的发展不是偶然的,而是要得益于互联网信息技术的发展,现在的大数据就业前景良好,人才缺口极大,国内的各大企业都在积极的招聘大数据人才,关注大数据或者是互联网方面新闻的人应该知道,大数

为什么学大数据
大数据的发展不是偶然的,而是要得益于互联网信息技术的发展,现在的大数据就业前景良好,人才缺口极大,国内的各大企业都在积极的招聘大数据人才,关注大数据或者是互联网方面新闻的人应该知道,大数据已经上升到了战略的高度,可以说这是时代发展的必然趋势,而且,其不仅仅是在与AI、云计算对接的很紧密,与其他工业、农业、商业,甚至是第三产业、智慧城市的规划等都有着深刻的对接,在大数据行业不断的布局,如果不抓紧这个大好时机,才是真正的可惜,因此想要学习大数据的小伙伴,心动不如行动,赶快学习起来吧。

课程简介

  • 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+

学大数据为什么选达内

1.达内与有人才需求企业展开合作,签订人才培养协议,按需求定制培养软件人才,学员毕业即可直接入职名企;

2.达内采用理论和实践相结合的授课方式,培训很多项目源于企业真实项目;

3.达内就业老师利用企业HR人脉,将学员简历直接推送到HR手中,学员可快速面试入职;

上门招聘:企业定期上门招聘,在毕业班进行人才选拔,表现即可直接录用;

4. 达内不仅在培训课程体系拥有优势,就业上也非常有保障,达内目前有15万家合作企业。

深圳大数据培训机构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!
课程简介

1. 大数据基础:开源的大数据生态系统平台剖析、大数据思维、大数据产业链、大数据应用场景、当前大数据解决方案与传统数据库方案的剖析比较;

2. Linux集群:Linux的x86服务器集群管理、Linux网络配置管理、Linux操作系统知识;

3. Hadoop大数据平台:Hadoop的核心组件剖析、Hadoop的发展历程以及产业界的实际应用介绍、分析处理的工作原理与机制、基于Hadoop平台的PB级大数据存储管理。

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

    任务详情

    详细清楚的监控各项任务的进展情况

  • 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

    大数据云主机

    达内提供大数据云主机试验环境的机构

  • 06

    24h学习

    随时随地的练习,便于师生交流

  • 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

    避免事故

    云平台可以有效地避免项目,数据等的丢失

大数据技术到底学什么

1. 数据采集:采用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、视频等数据进行采集,并对数据进行预处理,合理存储;

2. 数据分析与挖掘:使用SPSS,SAS,Clementime等工具对数据进行浅表分析,高端分析与应用采用机器学习,数据挖掘,人工智能等技术;

3. 数据可视化:数据分析和挖掘的结果以艺术化的方式呈现。采用图形图像、计算机视觉、动画等技术,将分析和挖掘的结果立体化、多维度分层地呈现;

4. 底层数据架构:一个基于hadoop的分布式并行架构,便于存储和实时调用海量数据。

深圳基础差学大数据开发之路
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