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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。
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 | ❷ 人才缺口大 | ❸ 市场规模大 | ❹ 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: 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 |
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。 |
学习大数据的建议
随着互联网的发展,大数据行业人才的紧缺,越来越多的人都想从事大数据行业。零基础学习大数据,主要可以分为,大数据系统研发方向、大数据应用开发方向、数据分析方向这三方面,每个方向所学习掌握的重点知识点以及技能都是不一样的,未来就业的岗位也会有所差别。
写出你对zookeeper的理解
随着大数据的快速发展,多机器的协调工作,避免主要机器单点故障的问题,于是就引入管理机器的一个软件,他就是zookeeper来协助机器正常的运行。Zookeeper有两个角色分别是leader与follower ,其中leader是主节点,其他的是副节点,在安装配置上一定要注意配置奇数个的机器上,便于zookeeper快速切换选举其他的机器。在其他的软件执行任务时在zookeeper注册时会在zookeeper下生成相对应的目录,以便zookeeper去管理机器。
数据复杂性挑战
挖掘将会很大程度地提高数据分析的性能和灵活性。源于数据仓库的数 据立方体计算技术和OLAP(在线分析处理)技术极大地提高了大型数据库多维分析的性能。除了传统的数据立方体技术,近期的研究致力于构建回归立方体、预测立方体以及其他的面向统计的复杂数据立方体。这样的多维或高维分析工具对分层多维数据的有效分析提供了保证。
大数据开发工程师要求
1、本科及以上学历,5年(含)以上业务相关经验(数据分析,挖掘,建模),对数据有敏锐嗅觉,擅长报告; 2、精通大数据相关技术且不限于Hadoop相关,flink,spark,hive等; 3、熟悉数据仓库hbase,关系型数据库mysql相关技术,对其性能瓶颈及调优手段有深入理解; 4、具有优秀的抽象设计能力,思路清晰,善于思考,能独立分析和解决问题; 5、熟悉相关编程语言的一种或者几种,JAVA,Scala,R等 6、有金融行业相关经验者优先 7、拥有良好的沟通技巧和团队合作精神; 8、能承受压力,有高度的工作热情和工作积极性。
大数据行业职业规划
首先要了解大数据的业务范围,明确各行各业的业务范围,找到适合自己未来发展的方向,然后进一步了解大数据的技术方向和分析方向。在职业发展的道路上,也可以考大数据分析师,提高自己的职业竞争力。大部分企业的数据部门一般都是平坦的层次结构,大致分为三个层次:数据分析师、高级研究员和部门负责人。大数据技术人员对商业和产品的理解不亚于商务人员,也可以转向产品部和市场部到公司的上层管理。综上所述,可以结合自己的兴趣和优势,选择适合大数据的发展方向。
大数据的应用
大数据的应用是大数据价值的直接体现,需要大数据分析师具备有一定的沟通能力,还要有一定的业务推荐以及项目工作能力。从业务最重要的环节开始是不错的放大,也要考虑到业务落地是否具备客观的落地条件。数据应用是一个循序渐进的过程,不管是一个数据分析项目还是数据产品项目,都需要数据分析师有很强的领导和工作能力。
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