长春大数据培训班
长春大数据培训班
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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。
大量优质岗位等你来
薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨
只有想不想学,没有能不能学
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: 掌握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 |
一路暖心服务,不怕您货比三家
大数据培训资料
大数据入门应该看哪些书?大数据无疑是当下最热的名词之一,各行各业的企业都在往大数据方向使力,想要通过大数据推动来抓住发展机遇,所以整个市场对于专业大数据人才的需求,都在不断上升。作为大数据工程师,不仅要对技术掌握牢靠,还要对行业有深刻的认识。今天达内就来和大家讲讲,大数据入门应该看哪些书?
目前国内的大数据工程师,其实很少有科班出身的人才,更多的是在行业当中摸爬滚打积累起来的相关经验,在行业发展早期,这些经验无疑是很有价值的。但是随着互联网的快速发展,行业的更新换代也快,大数据工程师也需要跟得上最新的行业趋势动态。
大数据工程师必读手册:
1、《数据的本质》
《数据的本质》为我们带来了一种观察和应用大数据的全新视角和观点。智能时代,数据才是根本,用数据做好产品,用好产品拿到更多数据;数据是企业的资产,数据治理不应该仅仅是数据部门的工作,而是公司总体的战略;企业不仅要关注自己现在有什么数据,更要了解未来会欠缺什么。
2、《大数据》
《大数据》这本书描述了正在发生的数据革命,和它对商业产生的重大改变。随着全球竞争的不断深化,企业的地理优势将淡化,各种国家和地区性的保护措施也将逐步取消。大量使用数据分析来优化企业的运营环节,通过基于数据的优化和对接,节约成本、战胜对手、在市场上幸存。这种竞争,就是一种基于数据的竞争。
3、《大数据时代》
《大数据时代》这本书通过列举众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的案例来深刻剖析大数据时代带来的思维变革、商业变革和管理变革。通过阅读这本书,首先可以转变理念,建立大数据思维,让我们从因果关系的串联思维转变成相关关系的并联思维。
4、《大数据时代下半场-数据治理、驱动与变现》
如果说大数据的上半场主要任务是收集数据,那么,下半场的主要任务是由收集数据逐渐地转向数据治理、数据驱动及数据变现等方向。未来的大数据就如150多年前人类开始大规模使用石油一样,将成为人类不可或缺的资源。
大数据入门应该看哪些书?作为大数据工程师,我们需要的其实远远不止阅读几本书,或者开发几个项目,真正能够为自己增值的,是对于大数据思维战略的深度理解,不仅仅是局限于某个职位,而是基于整个行业来进行思考,这样才能得到更大的发展机会。
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