上海大数据开发课程
秉承“教育改变生活”的教育理念
大数据已经成为一个非常流行的词,越来越多的人想要问这个问题。大数据培训机构可能只听说过它,但他们没有经历过。此外,许多培训机构都是骗局,许多人在大数据培训机构中扮演着无法解释的角色。
现在大数据就业前景良好,人才缺口巨大,国内企业都在积极招募大数据人才,在大数据产业布局中,如果不抓住这个好机会,实在是可惜。当然,选择一个大数据培训机构是要谨慎,全面权衡后再做决定是安全的方法。
PYTHON编程 | PYTHON环境搭建及PYTHON语法;PYTHON LAMBDA、正则表达式、函数;PYTHON I/O及文件处理;PYTHON面向对象编程;PYTHON服务开发及数据库编程;PYTHON库介绍;PYTHON数据采集、整理及清洗;PYTHON数据扒取与初级整理;搭建ELK环境及数据准备;基于ELK实现数据全文查询。 |
HADOOP&SPARK | 大数据概况及HADOOP生态系统;MAPREDUCE原理及编程;APACHE HIVE基础;APACHE HIVE高级查询;APACHE HIVE函数及性能优化;APACHE SQOOP介绍及数据迁移;NOSQL综述及 APACHE HBASE基础;APACHE HBASE API介绍及性能优化;SCALA基础;SCALA高级;APACHE SPARK基础;APACHE SPARK分布式计算原理;SPARK SQL;基于SPARK GRAPHX的图形数据分析;项目练习-航班飞行网图分析;PYSPARK及JUPYTER NOTEBOOK集成环境搭建;HADOOP数据模型及应用架构介绍;项目练习-用户行为分析;综合考试;考试难点讲解及复习。 |
大数据系统管理与优化 | 基于CLOUDERA CDH的 HADOOP集群安装和配置;SPARK安装;CASSANDRA、MONGODB及 REDIS安装;APACHE KAFKA及NIFI安装;提升系统的高可靠性;提升HIVE的高可靠性;提升系统的安全性-认证;授权及审计;数据保护。 |
我是零基础 |
零基础入学勤能补拙 |
我想技能提升 |
已有的技术太落伍担心被企业淘汰 |
我想转行 |
现有工作枯燥,工资太低 |
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 |
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统计数据显示,对大数据人才需求旺盛的城市主要分布在经济发达、大数据产业发展优先的地区。然而,随着新技术时代的到来,许多行业都面临着转型升级。在一线城市选择就业是一个很好的选择,但是二三线城市的发展潜力将为大数据人才提供一个广阔的舞台。
据人才报告显示,大数据人才供给指数偏低,仅0.05,差距较大。随着企业对大数据的使用越来越重视,大数据人才缺口已超过100万。然而,中国只有大约30万大数据从业者。大数据正在向各个垂直领域扩展,人工智能等领域对人才的需求也在增加。
学生学习大数据应用程序开发后,其就业领域非常广泛,无论是在传统领域,或新兴领域,都需要大数据才能进行数据收集,分析,开发,所以它可以电业务,金融、医疗、交通、教育、电信、安全、媒体、能源、电力等各个领域的大数据相关的工作。
项目开发模式先进
项目开发过程也采用目前新的项目开发模式,比如敏捷模式等,与大型互联网开发技术同步。
企业项目环境
学员拥有24小时机房和实验服务器,可熟悉项目开发中立项、分析、设计、编码、测试、实施、维护等真实流程及相关工作。
注重素质和能力培养
注重综合素质能力的培养,主要包括技术应用能力、分析设计能力、团队合作、职业素养等,提升学员的企业工作能力。
注重方法和思维培养
授人以鱼、不如授人以渔,我们授课过程不仅注重技术点培养、更侧重于方法和思维培养,提升学员养成后续自我提升的能力。
优就业是中公教育IT培训品牌,致力于培养面向互联网领域的高端人才,以学员就业为目的,优质就业为宗旨,是一家集互联网营销师、UI /UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、人工智能开发工程师、VR/ AR开发工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux 云计算工程师、软件测试工程师等课程为一体的IT培训机构。
课程覆盖面广,几乎覆盖了企业80%以上的业务模式。学员完成学业后可胜任多种岗位。大数据分析师、业务数据分析师、数据产品经理、业务数据挖掘师、建模数据挖掘师、高级数据产品经理、高级系统架构师、运维架构师等。
课程体系分阶段由浅入深;各阶段亦可独立讲授;课程配置不盲从大流;完全遵从市场对职业人才的需求进行考虑。另有职业素养课程打造全面的就业能力,旨在提升习惯、能力、意识。
曾参与多项重点工程项目的开发和设计,如中国石化加油卡网上营业厅、中国工商银行统一消息平台、黑龙江联通增值业务综合运营平台等。精通SSH框架,对大数据领域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。
精通Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka等大数据相关技术,擅长分布式数据库技术在大数据分析场景下的具体应用。熟练掌握spring、 springMVC、mybatis、struts2、 hibernate等框架。
精通SSH、SSM等J2EE架构体系设计和开发流程。熟悉Oracle、MySQL等关系型数据库及Redis非关系型数据库。精通Hadoop、Storm、Spark等大数据领域中的常用框架,擅长结合业务从大量数据中梳理计算模型。
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