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枣庄大数据培训机构哪个好

枣庄中公优就业 (点击获取校区地址) 129 2023-06-10 12:32:01

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。

  做大数据开发的要求

  要做一名大数据开发,除了学好专业的技能外,就是要与企业的需求相互对接。那么在如今这个数据越来越被重视的时代,企业对于大数据人才的需求在哪里呢?企业对于大数据开发人才的要求主要包括三个方面,分别是分析历史、预测未来、优化选择。一名大数据开发人员想要做到这些,就需要对大数据技术有着充分的认知和专业的应用。

  目前大数据的外延

  大数据规模大小是一个不断演化的指标:当前任务处理的单一的数据集,从数十TB到十几PB级的数据规模(TB?PB?EB?ZB)  处理大数据的可等待的合理时间依赖任务的目标:地震数据预测要求在几分钟内才有效、气象数据应该在小时级别、失联飞机数据处理要在7天之内、数据挖掘一般要求在12小时内

  改善Apriori算法适应性和效率的方法有哪些

  基于数据分割(Partition)的方法:基本原理是“在一个划分中的支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。  基于散列的方法:基本原理是“在一个hash桶内支持度小于最小支持度的k-项集不可能是全局频繁的”。  基于采样的方法:基本原理是“通过采样技术,评估被采样的子集中,并依次来估计k-项集的全局频度”。  其他:如,动态删除没有用的事务:“不包含任何Lk的事务对未来的扫描结果不会产生影响,因而可以删除”。

  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。

  大数据技术的概念

  大数据是指应用于大数据的技术,包括各种类型的大数据平台、大数据指数系统等。大数据分析通常与云计算有关,因为实时大数据集分析需要类似于MapReduce的框架,将工作分配到几十、几百甚至几千台计算机。从收集、整理、分析到信息,复杂的数据通过技术转化为合理应用的有力证据,完善行业和应用的相互促进。对于刚接触大数据的白色,大数据技术可以理解为通过处理大量信息来帮助业务决策。

  采样受限于极小覆盖子集

  全样本空间必然包含极小覆盖子集,任意一个数据集未必包含完整的极小覆盖子集。大数据环境下,极小覆盖子集中的样本更多地包含在大数据中,较多的数据可以战胜较好的算法、再多的数据亦不会超过极小覆盖子集的代表性、再好的提升手段亦不会超过极小覆盖子集确定的精度。

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