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上海培训数据库开发

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课程介绍
  • 上海大数据开发课程

    秉承“教育改变生活”的教育理念

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在大数据时代,经济研究的范围和研究对象的扩大,对传统的经济研究方法表现出明显的不适应性,这就需要研究方法的创新。

首先,由于数据采集、传输、存储和分析处理能力的限制,传统的统计分析通常采用少量样本进行研究,容易导致数据丢失、分析不完整等缺陷。

在大数据时代,数据采集、传输、存储和分析的能力有了很大的提高。大量的数据资源可以满足经济研究中对大样本数据的需求,有时可以对整个样本进行分析和研究,这大大提高了经济研究的准确性。

大数据课程,满足你的需求

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。

大数据培训课程适合人员


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

什么是大数据?

  • 什么是大数据:

    一种规模大到在获取、存储、管理、分析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。

  • 大数据的前景:

    人才聚焦在三大方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

  • 大数据薪资待遇:

    大专以上应届生经过培训可胜任,月薪在1万左右,高端大数据架构师等,薪资水平一般在20-50万。

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大数据开发工程师培训课程特色

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    1.技术新、内容全

    课程的技术点全面,全部都是当前行业内流行、新版的Java、数据库、前端、数据分析、数据计算和数据挖掘技术。

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    2.采用案例式教学

    整个课程以案例为主线,贯串学习知识点和技术点。通过专家讲师和企业导师的带领,使学员可以具有独立开发大型网站的能力。

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    3.编码、设计规范

    课程中的项目案例完全采用企业编码规范和设计规范,例如阿里巴巴Java规范、合作企业Java规范等,提高学员编码规范性,增强程序的可读性和维护性。

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    4.企业大牛指导项目

    为了要学员毕业后快速适应企业环境,特地从IT名企引入技术总监或项目经理,作为学员的项目导师,指导和管理项目研发过程、要学员真正体验企业开发过程。

上海软件技术培训机构

  • 上海培训数据库开发

    优就业为学员打造的个性化、差异化就业流程,致力于帮助学员优质就业。优就业会根据学员意愿建档统计就职意向,为学生提供理论+实战+实训的培训服务。学员完成毕业考核后,将会接受一对一的就业指导服务。优就业了解合作企业的岗位需求,可针对各岗位进行差异化培训。同时,会定期举办企业上门招聘双选会,学员可以与心仪的企业面对面沟通,并得到优就业的大力推荐。

上海大数据开发培训学习内容

  • 需要掌握技术

    1.Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理Linux体系、Python编程语言核心用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。

    2.Scala编程语言核心用法、Spark(sql、shell)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、hive数仓实战、hbase实战。

    需要掌握数学知识: 1、大数据分析需要数学及统计学基础; 2、大数据开发主要学习编程技术,不需要数学基础


  • 岗位要求

    1、计算机或相关专业本科以上学历(2年以上工作经验);

    2、精通C++/Java/Scala/python程序开发(至少一种),熟悉Linux/Unix开发环境;

    3、熟悉常用开源分布式系统,精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码;

    4、有大规模分布式系统开发、维护经验,有故障处理能力,源码级开发能力;

    5、具有良好的沟通协作能力,具有较强的分享精神;

    6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch,github等系统有深入使用和底层研究者加分。

大数据培训课程,能让你真正学到东西?

  • 1

    重实操

    衡量学员的能力不是看学了多少,而是能熟练运用多少;情景化教学,实战化训练,便学边练,边练边学;学习过程就是完成"从一个小白成为一名优秀员工"的工作任务!让学习由传统的压迫式转化自我主动式,目标明确!

  • 2

    全覆盖

    课程体系严密,围绕企业需求,以实战项目导入教学体系;模块课程完整,每个模块对应一类岗位,将所有岗位能力对应到各个模块;课程内容全面,所有课程内容吸纳大数据技术,全面覆盖了各个知识点。

上海优就业软件培训师资

  • 孙老师

    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。

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  • 常老师

    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。

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  • 赵老师

    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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零基础学大数据需要怎么进行

  • 大数据的概念

    在学习一门课程的时候,应该对这门课程有一个简单的了解。要学习大数据,必须知道什么是大数据。大数据的应用领域是哪些,避免对大数据无知的情况下盲目学习。

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  • 计算机编程语言

    零基础的人来说,要学习理论知识和阅读枯燥的课本。因为掌握一门计算机编程语言是困难的。大家都知道有许多计算机编程语言,如R、c++、Python、Java等等。

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  • 大数据相关课程

    通过前两个阶段的基础学习,就可以进行大数据部分的课程学习了。大数据行业,82%的主讲都是hadoop、spark生态系统、storm实时开发,初学者要认识到想学的是真正的大数据!

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  • 项目实战阶

    实践训练可以帮助我们更好地理解所学的知识,增强我们对相关知识的记忆。在未来的实际应用中,可以更快的上手,对相关知识的运用也有一定的经验。

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