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德州大数据培训班

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课程介绍

中公优就业大数据培训班

  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。


大量优质岗位等你来


大数据人才缺口


薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨


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


我是零基础零基础入学勤能补拙我想转行现有工作枯燥,工资太低我想技能提升已有的技术太落伍 担心被企业淘汰我是应届毕业生求职压力大 同专业市场需求饱和我是在校大学生对所学专业没有兴趣 为日后就业提早打算


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


一路暖心服务,不怕您货比三家


一路暖心服务,不怕您货比三家

优就业 1手把手教学,每一位学员的疑问随时解决,不拖延! 2四分理论六分实战的合理教学,干货满满,课程实在,不闲扯! 3真实项目Leader,行业经验、案例精髓,毫无保留倾囊相授! 4真实项目实战,作品真正上线,学习的成果显而易见! 5职业测评、简历修改、面试指导,企业推荐,打造个性化、差异化就业流程! 6封闭教学包住宿,中公购书补助等各项福利,为你的学习做好服务!其他机构 大班授课,老师精力有限,学员问题无法及时得到解决。纯理论填鸭式教学,知识点抽象干瘪,不能学以致用。案例陈旧,无法适应最新需求,小众非典型案例,不具行业代表性。短暂虚拟操作,方法一带而过,学员对知识一知半解。指导学员简历作假,或干脆无就业服务,无法按学员真实情况推荐就业,就业不稳定或薪资达不到预期。日常管理散漫,食宿自理,后续费用接踵而至,经济压力大,影响学习质量。

       大数据培训资料

  大数据的浪潮已经兴起,不少小伙伴都开始收拾行囊,准备大数据技术的学习之旅了。在大数据技术培训课的学习中,这五大基础框架一定要了解的!

  基础原则一:架围绕大数据选择存储

  在成功的大数据策略下,企业可以将来自内部的高质量数据与Hadoop挖掘自多个云供应商的低质量数据进行整合。这也就改善了业务相关数据的质量,让分散在各地的数据能组织成为具备一致和及时性的大数据资源。

  大数据正在改变中央数。据仓储和松耦合数据集市的决策基础,后者的存储库规模要小得多,既可以替代中央数据仓库,也可以成为中央数据仓库的数据源。随着各地办事机构或者国际子公司的增加,中央管理层在业务线扩大的同时更需要高质量的数据来维持管控力度,避免权力的分散。

  基础原则二:支持大数据的硬件

  大数据导致的存储需求量每年都将增长60%至80%.鉴于这种快速增长和当前的成本限制,IT采购者应选择在可扩展性和存储速度上极具成本效益的硬件。类似大型机的向上扩展体系结构重新兴起,因为它们能够经济高效地扩展,降低总体拥有成本。同样,在提升性能方面,固态硬盘(SSD)和固态卡带都比传统磁盘做得更好。

  基础原则三:大数据分析和报告能力

  虽然嵌入式分析工具已经可以利用报告和自动优化功能改善业务流程,但大数据再次改变了分析规则。例如,和传统上对单个客户进行主要行为分析洞察相比,大数据战略能为每个客户创建一个迭代和洞察分析线程,让公司能跟踪客户并更好地维持与所有客户的长期关系。

  典型的大数据分析从业人员被称为数据科学家,和常规的IT主管不同,他们更可能同时担任CMO。然而,IT专业人员必须明白他们公司的大数据策略对数据科学家的工作产生的影响。


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