宁波大数据培训机构地址和电话
来源:教育联展网 编辑:佚名 发布时间:2023-04-20
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+
宁波达内大数据课程有什么特色?
达内教育大数据学员从事的岗位主要为大数据开发工程师,担任大数据处理程序的开发。从就业学员的反应来看,达内的学员完全可以胜任这样的作业,并且有不少学员在工作中成为了佼佼者。这一切便是源于达内的课程符合企业需求。达内教育的课程设计来自于企业,无论是知识点、项目、架构仍是数据,都是源自于实在企业使用,模拟企业使用场景,这说明了课程和企业的契合度是多么重要。
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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大数据开发是做什么的?
大数据第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第二类工作的话一般大公司里才有,一般他们都建立自己的数据库系统,或许再对源头的数据做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些,也更有技术含量。
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
怎么选择靠谱的大数据培训机构?
看师资实力
俗话说得好,严师出高徒,就是是讲师技能水平要不错,IT行业不同于传统工作,技能更新是非常快的,如果讲师没有工作和教学的经验,很难带出一批好学生来,老师的教学效果也决定了学员的就业率,IT行业的讲师和咱们上学的老师不一样,许多讲师是没有教师资格证的,更多的看的是其行业经验,综合水平,这个需求咱们搞清楚。
学大数据开发可以从事哪些行业?
1、金融行业,比如银行和证券类工作,这类工作对数据分析的需求越来越大。
2、电信行业,它们拥有海量的数据,18年云栖大会上联通就做了数字化转型计划,在严峻的竞争趋势下,他们将越来越重视数据分析的作用,但进入这些公司的门槛比较高。