据职业交际渠道发布《2016年中国互联网**热只为人才陈述》显现，研制工程师、产品司理、人力资源、市场营销、运营和数据剖析是当下互联网职业中需求量**的岗位，特别是数据剖析师的供应指数**，仅为0.05，归于高度稀缺岗位。数据剖析人才换岗速度也很快，平均换岗速度为19.8个月。依据中国商业联合会数据剖析专业委员会统计，未来中国基础性数据剖析人才缺口将会达到1400万，而在BAT企业招聘的岗位中，60%以上都是在招大数据人才。
Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系， 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收，反射 JDK新特性，通讯录系统。
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、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 面向对象的编程思想；掌握类和对象的定义和使用;理解封装；Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术；掌握Java的反射机制以及JDK的新特性等。
初级Java工程师
前端技术 、数据库 、JDBC技术、 服务器端技术、 Maven Spring SpringBoot Git
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; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术；数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用；DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 常用版本控制器Git的使用等。
中级Java工程师
Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平
Linux操作系统安装及基本命令；shell脚本编程； 大数据架构Hadoop原理及编程使用；熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制，以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用;Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试;掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的实战使用等。
大数据开发工程师
Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink
Scala多范式编程语言编写程序； Spark大数据计算框架原理；Spark实时流处理技术；Spark大数据计算框架调优； 要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知，能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能； Flink实时流处理技术；熟悉项目中应用开发等。
大数据Spark开发工程师
高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习
熟悉大数据开发基本流程和技术架构； 熟悉机器学习算法理论基础； 熟悉Python语言基础及数据算法库； 熟悉机器学习应用场景； 熟悉Spark机器学习框架； 熟悉数据分析平台开发全流程； 熟悉大数据推荐系统的开发全流程等。
中级大数据工程师
企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘
1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作（个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、强化实战项目，项目模块的介绍，业务流程的梳理，真实面试复盘（晚自习时间总结学员面试中的问题，进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解）
从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作； **项目强化、面试专项指导、面试复盘等，学员能更好就业。
中公优就业八大福利
根据学员学习情况、自身意愿，提供就业服务，一地学习，全国就业。
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符合优惠条件的优就业图书用户，报名系统面授课程享1000元优惠。
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大数据工程师职业发展途径分为 5 个阶段，每个阶段对应职位和薪水是不一样的：
**阶段：
实习工程师，工作**年，月薪大于 6K ；
第二阶段：
助理工程师，有 1 - 2 年工作经验，月薪 13K - 20K ；
第三阶段：
初、中级工程师， 3 年工作经验，月薪 20 - 35K ；
第四阶段：
高级工程师 3 - 5 年工作经验，月薪 30 - 50K ；
第五阶段：
首席工程师/架构师，月薪大于 50k ；
教学特色
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计算机编程言语的学习
对于零根底学习大数据并不简略，由于大数据的学习需求必定的编程言语根底，对于编程言语我们应该比较清晰和了解，比方：Java、C++、R、net等等。现在大数据训练机构都会教Java编程言语，Java编程言语也是学习大数据的及根底。Java是现在运用比较广泛的编程言语之一，Java根底相对来比较简略，如果你学过C言语你会发现C言语和Java很像，由于Java中许多根本语法和C++相同，比方：常用的循环语句、操控语句等课C++几乎相同，其中Java和C++是两种完全不同的言语，Java只需了解一些根本的概念，就可以用他编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多简略混杂的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更简略了解的方法完成，因而Java 言语相对是简略的。
优就业是中公教育IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的高端人才，以学员就业为目的，优质就业为宗旨，是一家集互联网营销师、UI /UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、人工智能开发工程师、VR/ AR开发工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux 云计算工程师、软件测试工程师、PHP工程师、网络安全工程师、嵌入式开发工程师、三维可视化设计师、C/C++工程师、SEM竞价师、SEO优化师、社会化媒体运营师、电商运营师等课程为一体的IT培训机构。
核算难以瞬间完结
完结任何一个人工智能解决计划的核算，都需求必定的时刻，计划的响应速度，对商业应用的成功与否起到非常要害的效果。不能总是盲目假设任何算法在所有数据集上都必定能在规定时刻内完结，你需求测验下算法的性能是否在可接受的应用范围内。
以搜索引擎为例，用户对成果返回的时长是有忍耐的极限的。如果用户等候的时刻超越10秒，50%的用户会丢失，如果等候时刻超越1分钟，90%以上的用户会丢失。在开发智能应用体系时，不能为了达到更好的算法精度而忽略体系运算和等候的时刻，否则会导致整个产品的失利。
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