宁波鄞州哪里可以学大数据
来源:教育联展网 编辑:佚名 发布时间:2022-06-27
宁波大数据培训选择哪家机构,小编在这里为您推荐宁波达内教育,达内教育是知名IT培训品牌,专业师资团队赋能,从报名学习到就业推荐,一站式服务,深受广大学员欢迎。下面是小编整理的一些资料,以下资料供参考。
大数据课程大纲
Course objectives-
01
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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02
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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03
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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04
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+
零基础如何学习大数据呢?
大数据是许多技能的集合,许多想从事大数据这一职业的小伙伴,苦于自己大学的专业并非IT类专业,也苦于毕业后没从事相关的工作,隔行如隔山,这时假如想做大数据工作,培训是很好的途径。达内教育大数据课程定位精准,专注大数据IT人才培养,重视教学质量,在学习中贯穿项目实践,使学员在毕业前就具有项目阅历,更具工作竞争力。
课程优势
Course objectives-
01
每日课后测试
每日课后知识点梳理每周阶段性项目考核,成绩不合格免费重修,确保达到企业需求。
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02
全实战讲师
达内始终贯彻实战能力培养,实力教师领衔授课,实战知识分析讲解,帮学员打造职场竞争力。
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03
先学习后付款
来达内教育学习,可以先学习再付款,帮助刚毕业学生缓解经济压力与困扰。
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04
保险公司承保就业
达内除了完善的教学体系,还有就业服务,毕业未能找到工作的学员,可申请理赔机制。
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05
双模式教学
除了有面授课,还有iBoard在线视频回放,采用线上线下结合的教学模式,满足不同学员的需求。
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06
校企合作 优质就业
每年举行1-2次企业大型人才招聘会,每月与企业进行双选招聘会,根据企业需求让学生定向上门面试。
达内大数据师资介绍
兰刚
达内大数据讲师,主讲:大数据
工作经历:曾在东泰科技、紫光软件等机构任职。精通 J2SE、J2EE 技术体系,项目经验丰富。
授课风格:语言风趣幽默,知识点讲解到位详细,深入浅出,理论与实际项目相结合紧密,让学员在**开心的氛围中学习到软件开发的精髓。
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大数据未来发展趋势
大数据分析现已开始渗透到各行各业了,现已不是前几年所说的新技能了,不仅是程序员现已意识到大数据的运用,就连企业也在积极开发大数据运用,企业要想有更长久的发展,就要不断的更新技术,依托大数据进行剖析,大数据技能供给精准的数据剖析解决方案,而大数据人工智能也逐步成为了各大企业要点研发方向之一,毕竟人工智能是未来科技发展的必然趋势。
品牌优势
Curriculum elements-
教学年限
从办学到现在,已经有19年的IT培训教学经验。
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师资力量
高薪聘请讲师团队,他们分别来自企业技术经理,总监。
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课程内容
课程内容实时更新,融合时下前沿技术热点不断升级。
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实战教学
项目实战教学,解决国内开发者缺少经验的劣势。
达内教育发展历程
2003年
获得IDG投资50W美元。
2008年
获得集富亚洲融资,年收入突破亿元。
2011年
凭获得高盛集团2000万美元赞助。
2012年
启动首届发现杯软件设计大赛。
2014年
获得新东方战略投资,在美国上市。
2015年
推出少儿IT培训课程——童程童美。
2016年
招生人数突破十万,销售额突破20亿。
2017年
市值突破十亿美元,成为职业教育独角兽
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前台接待处
清新舒适的校区环境
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学校走廊
干净整洁的走廊
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多媒体教室
多媒体教室,给您更好的学习体验
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学员上课教室
好的环境,带给您不一样的学习效果
大数据培训机构怎么选?
是否有退费政策
这一点许多学生吃过哑巴亏,许多培训机构会有培训协议,但是对就业情况就没有做具体规定,只写明可以免费重修,那么现在也有一些培训机构,如果学员毕业后未能就业,可以申请全额退费的服务,所以我们在选择时关于自己的合法权益,一定要提前了解清楚,避免后续产生不必要的纠纷。
学大数据开发能从事哪些职位?
大数据作为一门基础学科,不管在大数据开发及分析、物联网和人工智能算法练习领域,都有着核心技术和职位诉求,大数据开发方向对口的作业职位有许多。
1、大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程师,大数据开发工程师,大数据架构师等;
2、大数据分析师,大数据高级工程师,大数据研发工程师,大数据算法师等;
3、大数据运维工程师等。