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广州大数据职业课程哪里好

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课程介绍
为什么选择达内教育?
达内大数据培训机构是一家全国连锁的教育培训机构,与上千企业有人才输送合作关系,为学员提供海量就业机会,让学员轻松斩获高薪Offer,学校师资力量雄厚,更有从业15年的资深教师在校授课,让学员用短的时间实现从到专业,从专业到精英的目标,学校每月循环开班,让学员可以随到随学,不浪费学员的宝贵时间,严管严控,定期测试,达内教育在学员每个学习阶段结束,都会进行阶段测试,确保学员真正的掌握了知识,对每一个学员负责到底,认真学习,多彩生活,从学员学习状态调整,到生活中的困难协助,从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动,都有班主任家人般的鼓励支持。

课程简介

  • JavaSE

    掌握能力:掌握java基础编程能力、面向对象思想、集合操作、多线程操作和文件IO操作能力
    胜任职位:具备Java基础编程能力,但几乎不能胜任相关开发岗
    就业月薪范围:5000+

  • Hadoop生态

    掌握能力:掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力
    胜任职位:实时数仓工程师、数仓工程师、Flink研发工程师、大数据架构师
    就业月薪范围:15K-30K+

  • Spark生态

    掌握能力:离线和实时数据的处理能力、Spark处理数据能力
    胜任职位:Spark研发工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、实时研发工程师
    就业月薪范围:12K-22K

  • Flink生态

    掌握能力:掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力
    胜任职位:实时数仓工程师、数仓工程师、Flink研发工程师、大数据架构师
    就业月薪范围:15K-30K+

为什么学习大数据
众所周知,IT行业的工资是很高的,而大数据也是属于IT行业之一,并且这个行业的薪资水平还是处于比较高的部分,而大数据开发是大数据的重要职业发展方向,也就是我们常说的大数据工程师,大数据现在已经成为非常热门的行业,大数据分析与IT也有着很紧密的联系,因此大数据工程师的工资也会很高,未来几年的工作前景也很可观。即随着工作时间和工作能力的增长,数据工程师的工资待遇将逐年提高,各大企业都在积极的招聘大数据人才,无论是是工业、农业、商业,还是第三产业,都受到了大数据的影响,大数据工程师对应的岗位可分为大数据研发工程师、大数据挖掘工程师、大数据架构师、大数据运维工程师等等,发展方向选择性广泛并且人才缺口巨大,因此现在开始学习大数据技能进入大数据行业,无疑是明智的选择。
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达内教育
学校介绍:
达内教育是属于美国上市公司的一个教育机构,成立17年来一直专注于IT培训,达内携手Adobe,联合培养设计人才,达内拥有一流的教学设备,全Mac机房,确保学员学习质量,达内遍布全国近70余城市近330家培训中心,学员随时随地都可以选择学习,非常方便!
大数据培训课程
适合学员在职提升,IT技术提升
使用教材达内教育课程研发团队研发教材,线下授课
课程目标熟练java、C、C++、uml、RUP、XML、socket通信(通信协议)--学习搭建应用系统所必须的原材料,学习分布式系统、组建等内容
课程简介课程覆盖Java编程技术、Linux命令、Linux基础操作、JavaEE深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等Java大数据全栈技术内容,一站式解决学员Java大数据学习需求,满足学员高薪就业所需技术广度

机构优势

Course objectives
Course objectives
  • 01

    处理海量数据

    采用分布式架构处理海量数据,更大集群规模达到20台

  • 02

    任务详情

    详细清楚的监控各项任务的进展情况

  • 03

    硬件监控

    监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源,通过HTTP , ICMP等通用网络协议监控互联网应用的可用性

  • 04

    负载均衡

    多台云主机间实现应用程序流量的自动分配。可实现故障自动切换,提高业务可用性,并提高资源利用率

  • 05

    大数据云主机

    达内提供大数据云主机试验环境的机构

  • 06

    24h学习

    随时随地的练习,便于师生交流

  • 07

    积累经验

    提前体验云环境,为云越来越普遍的趋势提前积累经验

  • 08

    避免事故

    云平台可以有效地避免项目,数据等的丢失

大数据学习主要学什么

1. linux基础:大数据体系的开源软件都是在开源的linux系统上运行的,所以你必须会基本的linux操作,比如用户管理,权限,shell编程之类的;

2. 一门JVM系语言:建议至少要精通一门JVM系的语言,毕竟当前大数据生态JVM系语言类的比重极大,某种程度上说是垄断也不为过,很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的,只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面;

3. 计算处理框架:流式处理是未来的趋势,建议大家一定要去学习,掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括:Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink;

4. 分布式存储框架:虽说MapReduce有些过时了,但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺,并且是开源社区zui受欢迎的分布式存储,绝对您花时间去学习。

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