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发布时间:2021-10-27编辑:汪叽汪叽

为什么学大数据如今大数据热度居高不下,吸引着越来越多的人才想要加入,大数据目前已经跻身互联网的热门行业之一,大数据人才需求持续上升,大数据相关职位的平均工资已经超过了月薪的20K,入门大数据开发,薪资

为什么学大数据
如今大数据热度居高不下,吸引着越来越多的人才想要加入,大数据目前已经跻身互联网的热门行业之一,大数据人才需求持续上升,大数据相关职位的平均工资已经超过了月薪的20K,入门大数据开发,薪资也都在8K以上,市场营销学,金融学,工业学,医学,教育,运输学,生命科学,法律实施,体育,政府,旅游等等,想要从事大数据相关的岗位工作,学习掌握相关的技能是首要的,如果是零基础者,就需要静下心来全面系统的学习,也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景,想要入行,可以选择参加专业的大数据培训课程,帮助你快速入行上岗。

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
达内大数据培训机构是一家全国连锁的教育培训机构,学校每月循环开班,让学员可以随到随学,不浪费学员的宝贵时间,严管严控,定期测试,学校师资力量雄厚,更有从业15年的资深教师在校授课,让学员用短的时间实现从到专业,从专业到精英的目标,达内教育在学员每个学习阶段结束,都会进行阶段测试,确保学员真正的掌握了知识,对每一个学员负责到底,认真学习,多彩生活,从学员学习状态调整,到生活中的困难协助,从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动,都有班主任家人般的鼓励支持。
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
深圳大数据培训,达内教育开设的大数据基础课程,以Java语言为基础,从大数据的概念开始,讲解大数据中常用的组件,HDFS数据存储,培养学员编程能力、解决问题能力和自学能力,循序渐进式学习能够帮助零基础者从快速入门到进阶突破,学习内容包括MapReduce离线计算框架,yarn,Hbase、ZooKeeper,Hive,Spark大数据实时处理,Flume和sqooq、Kafka,Flink流批一体分布式实时处理引擎,掌握Java、sql、hadoop、spark、kafka、数据仓库、数据治理、元数据相关知识。

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

大数据中的一些小知识

1.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;

2.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。

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