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北京从0开始想学数据去哪里学

来源:中华网考试编辑:汪叽汪叽发布时间:2021-12-18
导语概要

为什么学大数据大数据在IT行业中也是属于薪资比较高的行业之一,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,未来几年的工作前景也很可观,随着工

为什么学大数据
大数据在IT行业中也是属于薪资比较高的行业之一,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,未来几年的工作前景也很可观,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,无论是工业、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。

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+

学大数据为什么选达内

1. 针对不同行业的应用系统,在基础教学之上,注重培养学生的系统构架能力;

2. 及时跟踪学员的学习情况,在学员学习的每个阶段都有至少三次的考核体系;

3. 培养学员建完整项目的能力,让学员拥有自己的思维和布局能力,以胜任底层开发工作,而不仅仅是长期的围绕已有代码进行维护;

4. 导师和助教及时检测学员的学习情况,并进行针对性辅导。

北京大数据培训机构IT培训
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!
课程简介
深圳大数据培训,达内教育开设的大数据基础课程,以Java语言为基础,从大数据的概念开始,讲解大数据中常用的组件,HDFS数据存储,培养学员编程能力、解决问题能力和自学能力,循序渐进式学习能够帮助零基础者从快速入门到进阶突破,学习内容包括MapReduce离线计算框架,yarn,Hbase、ZooKeeper,Hive,Spark大数据实时处理,Flume和sqooq、Kafka,Flink流批一体分布式实时处理引擎,掌握Java、sql、hadoop、spark、kafka、数据仓库、数据治理、元数据相关知识。

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

学习大数据中会遇到的一些疑问

1、大数据可以做什么:大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析,发现事物的发展变化规律,可以有助于更好的提高生产效率,预防意外发生,促进营业销售,使我们的工作和生活变得更加高效**便利。

2、如何使用大数据:可以利用已经收集的数据,建立各种数学模型,然后进行模拟运算,经过代入不同的数据,调整每次代入的数据点,计算可能产生的结果数据,并分析这种数据可能产生的影响。这种过程涉及的数据量和变化都是海量的,因此需要强大的计算和存储能力。

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