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北京有名气的大数据培训机构

来源:教育联展网    编辑:汪叽汪叽    发布时间:2021-12-16

导语概要

为什么学大数据大数据随着互联网的发展而崛起,目前我国大数据人才的供给指数低,仅为0.05,缺口大成为了大数据行业发展的一个瓶颈,正是因为如此,想要学习大数据的人越来越多。经过对比不难发现,现在互联网的

为什么学大数据
大数据随着互联网的发展而崛起,目前我国大数据人才的供给指数低,仅为0.05,缺口大成为了大数据行业发展的一个瓶颈,正是因为如此,想要学习大数据的人越来越多。经过对比不难发现,现在互联网的不断发展,需要大数据相关人才的跟进,随着企业越来越重视大数据的利用,大数据人才缺口已超百万,大数据在不断往各垂直领域延伸发展,人工智能等领域的人才需求不断加大,从招聘会上我们就可以很好的发现这类人才的需求量惊人,并且行业对大数据专业人才的需求,也在不断增长,薪资待遇也在提升。

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
达内教育自成立以来已经拥有了多年的培训历史和教育经验,有与时俱进的产品研发能力、和强大的师资团队,资深师资阵容,先进的教学模式,大型项目经验实战派讲师授课,,对于学员,zui期待的是学有所成并能找到一份好工作,两者出发点不同但目的地相同,都是以zui终的优质就业为导向的,教学模式多样化,负责的教学就业管理制度,班主任全程跟班,把握学员学习状态,同时还有企业级项目实战训练,讲训学相结合,课程内容紧贴当前前沿实用技术和企业实际需求。
北京大数据培训机构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

1. Java基础:掌握Java语言的特性,编程基础、面向对象、 hadoop、spark开发、掌握Java线程池技术,掌握线程的Join、notify、notifyAll等机制,常用类、集合操作、集合框架体系;

2. Java Web阶段:了解真实项目开发流程,学习Java基础增强、掌握前端开发基本技术、Web核心Web增强、Java基本语法中的常量、掌握JAVAWEB基础知识、深入理解软件分层思想、AJAX实现异步刷新。

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

大数据技术到底学什么

1. 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;

2. 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;

3. 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;

4. 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。

北京有名气的大数据培训机构

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