广州哪家大数据培训机构比较好
来源:教育联展网 编辑:汪叽汪叽 发布时间:2021-09-09
导语概要
为什么选择达内教育?达内IT培训机构成立17年是中国高端IT培训的品牌,达内教育专注培养的不是没有思想与灵魂的基层码农,而是能够推动全局的项目研发工程师,源于企业需求,培养企业真正需要的人才,学校实战
为什么选择达内教育?
达内IT培训机构成立17年是中国高端IT培训的品牌,达内教育专注培养的不是没有思想与灵魂的基层码农,而是能够推动全局的项目研发工程师,源于企业需求,培养企业真正需要的人才,学校实战教学,师资阵容强大,大机构更容易让人信赖再加上达内大数据培训机构拥有15万家合作企业,700位人才顾问每天不断与全国上万家企业保持联系和沟通,在课程设置上,每个学习阶段都配备对应的项目,让你亲自上手开发自己的作品,课程后阶段,更有海量个人项目及团队项目反复操练,培养学员完整的项目经验,课程每三个月一更新,紧跟时下前沿技术,拥有自主的开发培训课程体系和教材,讲练学结合课程内容紧贴实用技术和企业实际需求,经过不断地探索与尝试,达内与国内外企业建立人才推荐,人才定制培养、人才租赁与外包、代理校园招聘、IT猎头、企业内训等多样化的合作方式和一站式的服务体系。学员的就业有保障。
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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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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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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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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+
为什么学习大数据
大数据作为近几年的热门新兴技术,可以说涉及的行业广泛,学生学完大数据应用开发后,其就业领域是很宽广的,不管是传统领域,还是新兴领域,都需要大数据人才,很多领域都有所涉及,并且大数据技术体系庞杂,基础技术覆盖多模态计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习等技术,所以发展方向选择性广泛并且人才缺口巨大,工作机会更多,大数据技术能够进行大数据的采集、分析、 开发等,因此可以在电商、金融、医疗、交通、教育、电信、安防、传媒、能源、电力等各领域从事大数据相关工作,因此很多人员想要更快入行做大数据选择参加大数据学习培训,但是大部分人对大数据的了解不多,那么如何掌握真正实用的大数据技术,可以来达内参加大数据培训班免费试听课程,了解一下,课程是否适合自己。
广州大数据培训机构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!
大数据培训课程
课程亮点企业级讲师实战教学,有实战项目经验,讲师面对面授课,边讲边练,多渠道辅导
课程优势项目应用当下流行技术,课程迭代速度与市场需求紧密结合,专业讲师团队面对面答疑解惑,真实大型项目实战作品真实上线,行业经验毫无保留倾囊相授
适用对象计算机相关专业毕业生 薪资低想要改变现状的人 渴望提升技能的职场小白
课程简介1、Java编程技术:本阶段主要学习Java编程,在学习大数据的过程中,Java编程技术是大数据学习的基础,可以说目前主流的大数据开源框架,离不开Java;
2、Linux命令:众所周知,Linux环境是大数据开发的必备条件之一,因此本阶段主要学习Linux基础操作命令以及Shell编程,这些都是大数据学习的重要组成部分。
机构优势
Course objectives
Course objectives
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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
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02
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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
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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
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05
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06
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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
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08
大数据技术到底学什么
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
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
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
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
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