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亳州大数据口碑靠谱的培训机构排行榜名单出炉

亳州中公优就业 (点击获取校区地址) 85 2023-08-16 16:51:27

大数据培训班

  大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。


为什么学习大数据+数据智能?

大数据浪潮席卷全球,应用领域宽广,产业规模空前

就业口径宽广,价值堪比黄金石油,“钱途”无量


❶  岗位起薪高  人才缺口大  市场规模大  应用范围广

大数据人才荒 待遇高规格

岗位月均薪25700元

未来国内基础性数据分析人才

缺口将达1400万

国内大数据市场产值

将突破30000亿元

“金融、电商、医疗、新零售、物联网...

行业几乎都会应用数据分析


理论、实战双向并行,奠定入行扎实基础


第一阶段


Java语言基础

Java语言基础:

Java语言入门、基本语法、面向对象、常用API、异常、集合、IO流、多线程、网络编程、反射、JDK新特性、MySQL数据库、JDBC

培养方向:

了解Java语言的特征和应用领域;掌握JDK、JRE和JVM的作用;能够成功搭建Java开发环境;完成HelloWorld程序的编写;掌握IDE工具IDEA的使用方式; 掌握Java基本语法中的常量、变量的声明和使用;掌握Java中的运算符、数据类型及其相互转换;掌握分支结构、循环结构、方法的定义和使用;掌握数组的使用,理解数组的内存结构; 掌握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、继承、多态等特性;掌握抽象类、接口的特点和使用方式;充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 掌握Java中的常用类和工具类的使用,能够使用这些常用类和工具类解决多种问题; 掌握Maven项目构建和依赖管理、掌握Maven的继承和聚合;

第二阶段


Hadoop技术栈

Hadoop技术栈

Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、海王星大数据金融平台

培养方向:

掌握Linux操作系统安装及常用命令;掌握shell脚本编程; 掌握大数据架构Hadoop原理及编程应用;掌握Hadoop三大组件的使用方式、方法以及Hadoop调优; 掌握ZooKeeper协管理器工作机制以及动态感知原理及使用; 掌握Hive数据仓库的使用及调优原理; 掌握HBase数据库的开发、使用以及调优; 掌握消费金融业务处理流程;掌握根据业务制定合理技术框架(技术选型)的能力;大量数据的日志采集方案;数仓的分层搭建以及数仓建模;掌握大量数据的ETL处理方式;掌握工作流调度解决方案;掌握即席查询工具使用及其原理;掌握数据可视化报表工具的使用;掌握数据治理框架的原理以及使用;掌握集群指标监控工具的使用

职业方向:

Hadoop开发工程师、数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师

第三阶段


Spark技术栈

Spark技术栈

Scala、Kafka、Spark、交通流量实时可视化大屏

培养方向:

握Scala基本语法和进阶的使用,为学习Spark、Flink框架打下基础; 掌握消息队列概念、Kafka原理架构、日志合并、消息检索; 掌握分布式内存计算、RDD、DataSet、DStream概念; 掌握离线计算、流式计算; 掌握可视化大屏内在价值与用途;掌握实时流数据分析业务处理流程;掌握Flume+Kafka+Sparkstreaming+Redis架构整合;掌握Springboot的使用;掌握websocket操作使用;了解Echarts的使用方式

职业方向:

Spark开发工程师、实时开发工程师

第四阶段


Flink流式处理框架

Flink流式处理框架:

Flink、ClickHouse、畅游天涯旅游实时分析项目

培养方向:

掌握Flink的原理;掌握Flink的使用以及与其他技术的整合; 掌握ClickHouse架构、速度快的原因;掌握ClickHouse数据库和表引擎;掌握ClickHouse基本操作以及和spark、flink的整合; 掌握旅游行业业务流程;掌握Flink在实时计算业务中的使用;掌握自定义Flink source和sink来生成和消费Kafka数据;掌握Flink和ClickHouse整合已存储数据;掌握搜索引擎Elasticsearch;掌握Flink和Elasticsearch整合;掌握基于Flink CEP处理复杂事件

职业方向:

Flink开发工程师、实时开发工程师、实时数仓工程师

第五阶段


项目实战

项目实战:

EWR消费信用风险舆情系统、Monoceros物流大数据平台、物流Kubernetes+Docker项目迁移

培养方向:

掌握信贷金融业务处理流程;掌握根据业务制定合理的技术框架(技术选型);掌握当下流行的数据中台概念;掌握前台工作整体机制以及技术应用;掌握后台综合分析展示应用系统;掌握大量数据的综合采集方案;掌握大量数据的ETL处理方式;掌握工作流调度解决方案;掌握集群指标监控工具的使用; 掌握基于亿级订单的物流大数据平台的研发;掌握基于Flink实现仓库货物、仓储车运动轨迹、包裹追踪等多维度业务分析;具备基于HDP平台收集数据资源的能力,实现秒级OLAP分析; 掌握Docker容器化技术以及应用;掌握Kubernetes核心功能以及在项目中的部署应用

职业方向:

数据仓库工程师、ETL开发工程师、离线开发工程师、实时开发工程师、数据中台工程师

第六阶段


就业指导

就业指导:

企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘

课程内容:

职业规划讲解、简历注意事项详解、就业情况分析简历制作(个人技能、项目经验、自我评价); 简历审核修正、常见面试题的讲解、技术简历的指导与优化、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)

培养方向:

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; 通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等,学员能更好就业

大数据培训机构推荐十家名单:(排名不分先后)

1、达内教育

2、汇智动力

3、火星时代

4、完美动力

5、博为峰

6、天琥教育

7、CGWANG教育

8、上海交大南洋学院

9、上元教育

10、火星人教育

大数据的培训机构并没有什么排名名单,全部都是网上随便编排的排名,并没有什么作用。

  大数据预处理包括哪些

  大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

  女生学大数据怎么样

  在大数据行业,是不分男女的,虽然女生从事大数据行业的人员比较少,但是女生的就业率要达到90%以上,并且薪资待遇都在1w-2w之间,待遇也是很不错的,另外大数据主要是涉及到数据方面,女生相对来说心思细腻,并且具有很好的耐心,与人交流起来的好感度也要比男生更好。所以女生是很适合学习大数据的。

  大数据技术生态

  大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别在于:由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前,Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

  数据分析报告的作用

  数据分析报告实际上是一种沟通与交流的形式,主要目的是将分析结果、可行性建议以及其他有价值的信息传递给阅读者,让阅读者能够对结果做出正确的理解与判断,并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。数据分析报告主要有三方面的作用,分别为展示分析结果、验证分析质量,以及为决策者提供参考依据。

  可视化分析

  大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

  大数据开发主要学什么

  学习大数据开发首先要学习java,java是非常适合作为大数据应用开发的语言,并且很多大数据处理技术都是使用java开发的。其次还需要学习linux系统以及Hadoop生态体系,因为整个大数据的框架都是搭建在linux基础上。最后大数据开发还需要学习分布式计算框架Spark&Storm生态体系。

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