太原中公优就业 大数据培训
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课程主题:Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系, 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收,反射 JDK新特性,通讯录系统。
课程内容:Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 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;Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术;掌握Java的反射机制以及JDK的新特性等。
培养方向:初级Java工程师
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课程主题:前端技术 、数据库 、JDBC技术、 服务器端技术、 Maven Spring SpringBoot Git
课程内容:静态的网页技术,并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术;数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用;DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 常用版本控制器Git的使用等。
培养方向:中级Java工程师
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课程主题:Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平
课程内容:Linux操作系统安装及基本命令;shell脚本编程; 大数据架构Hadoop原理及编程使用;熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制,以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用;Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试;掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的实战使用等。
培养方向:大数据开发工程师
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课程主题:Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink
课程内容:Scala多范式编程语言编写程序; Spark大数据计算框架原理;Spark实时流处理技术;Spark大数据计算框架调优; 要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知,能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能; Flink实时流处理技术;熟悉项目中应用开发等。
培养方向:大数据Spark开发工程师
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课程主题:高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习
课程内容:熟悉大数据开发基本流程和技术架构; 熟悉机器学习算法理论基础; 熟悉Python语言基础及数据算法库; 熟悉机器学习应用场景; 熟悉Spark机器学习框架; 熟悉数据分析平台开发全流程; 熟悉大数据推荐系统的开发全流程等。
培养方向:中级大数据工程师
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课程主题: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:1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作(个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、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。
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1、数据类型多样,大数据有多样的数据类型,因为大数据包含了网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等种种不同类型的数据。
2、价值密度低,目前互联网上产生的信息许多,但有用的信息比价少,所以大数据具有价值密度低的特征。
优就业
1、手把手教学,每一位学员的疑问随时解决,不拖延!
2、四分理论六分实战的合理教学,干货满满,课程实在,不闲扯!
3、真实项目Leader,行业经验、案例精髓,毫无保留倾囊相授!
4、真实项目实战,作品真正上线,学习的成果显而易见!
5、职业测评、简历修改、面试指导,企业推荐,打造个性化、差异化就业流程!
6、封闭教学包住宿,图书用户特惠等各项优惠,为你的学习做好服务。
其他机构
1、大班授课,老师精力有限,学员问题无法及时得到解决。
2、纯理论填鸭式教学,知识点抽象干瘪,不能学以致用。
3、案例陈旧,无法适应最新需求,小众非典型案例,不具行业代表性。
4、短暂虚拟操作,方法一带而过,学员对知识一知半解。
5、无就业服务,或无法按学员真实情况推荐就业,就业不稳定或薪资达不到预期。
6、日常管理散漫,食宿自理,后续费用接踵而至,经济压力大,影响学习质量。
1、数据采集,数据收集是指从传感器和其它待测设备等模仿和数字被测单元中自动收集信息的过程,又名数据获取
2、数据清洗,收集的数据会有各式各样的问题,所以需求对数据源进行清洗及其他所需的预处理然后入库。
3、数据存储,清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)。
4、数据分析统计,从日志记载里头计算出各式各样的报表数据,简略的报表计算可以在kylin或许hive计算,复杂的报表就需求在代码层面用Spark、Storm做计算分析。有的公司会有专门的数据分析师来做这部分的工作。
5、数据可视化,将数据分析的成果以表格或许图形的样式直观的展现出来。
太原中公优就业所培养出来的学生专业知识扎实,动手能力强等特点深受用人单位欢迎,为了更适应市场的需要,把学校办得更好,教育出更多、更好、技术更硬的学生,服务于社会和企业。
周一至周日09:00-22:00