上海大数据开发课程
秉承“教育改变生活”的教育理念
上海数据分析师培训内容,大数据培训找工作有优势吗,有些学生担心在大数据专业学习之后找不到工作,就会浪费很多资源和时间,想报名大数据专业机构,提高专业的成果。大数据培训机构成绩通常是有保障的,有很多学生在这些专业培训之后,往往可以更加熟练掌握大数据的应用方案,虽然说在传统的学校得不到应用的机会,或者是应用的思维不够全面活跃,但是透过大数据培训机构的了解之后,对这些基础内容以及应用的基本技能都会有更加熟练的掌握。
现在很多培训机构都有专门负责就业的部门,为就业培训生签订“就业协议“,提供一层实践的保障和就业推荐。学员的就 业率和薪酬水平在一定程度上反映了培训机构的教学水平、培训课程与市场的结合程度。
特别是,学习是个人和老师互相配合、自己努力的过程。在当今择优招聘和优胜劣汰的竞争环境中,那些承诺不考虑学生基本资格就能获得就业的机构需要谨慎选择。上海优就业教育欢迎您的到来。
Java基础 | JAVA开发简介 基本语法、运算符 流程控制语句 数组 函数 面向对象 常用类库 异常 io系统 集合泛型 线程 网络编程 阶段测试。 |
Javaweb |
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JavaEE高级+Linux课程+分布式计算 | Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战。 |
离线数据分析平台Hadoop | Hadoop初步; Hadoop分布式文件系统HDFS; MapReduce; Hadoop HA; Hive; Flume;Sqoop; HBase; YARN; 项目实战。 |
实时数据分析平台Storm |
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Scala语言与Spark |
Scala语言; Spark; 机器学习;spark与HIVE; 项目实战 |
就业指导 |
企业面试前期准备与技巧;企业面试实战 |
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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本课程教学教师与多年从事Hadoop与Spark大数据项目的高级讲师,技术的原理分析和实战案例互动教学的结合,加强建设项目大数据解决方案为主体的应用程序开发、技术讨论和交流咨询、学生之间的沟通学习的同时促进讲师,让每个学生都能在培训过程中学习到真实的大数据技术知识体系,以及大数据技术在实战中的应用技能。
随着大数据应用项目的开展,开始培养实际操作管理部署能力。教学过程中,根据学生的需要,额外的通信链路,在具体工作中遇到实际问题可以讨论,老师会根据学生的实际情况,调整所有参与者积极讨论老师的讲座,让学生说,并给一定的时间领域分析问题的症结所在,规划出可行的解决方案。
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。
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。
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。
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。
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。
扩大产业的政策
《大数据发展行动计划》、《大数据产业发展规划(2016-2020年)》等国家政策得到有力推动,各地大数据政策利好,带动产业规模达到千亿级。
巨大的人才缺口
大公司争相招募大数据人才。根据拉勾、智联招聘、BOSS 直聘等招聘平台的统计分析,未来三到五年内,中国大数据人才缺口将超过180万。
薪酬福利喜人
根据世界著名的Kforce报告,全球八大与大数据相关的工作平均年薪为14.66万美元。在中国的一线互联网行业,大数据工程师的工资水平比同级别的其他职位高出30%以上。
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。
大数据的热度再次升级。无论是专业的还是非专业的,有基础的还是零基础的人都想加入大数据的行列,获得高薪。但是,由于大数据的专业性,学习大数据有一定的门槛,所以很多人说学习大数据很难。
Linux系统,Hadoop生态系统。整个大数据框架构建在Linux之上,所以要熟悉Linux开发环境。Hadoop是一个开源的分布式计算+分布式存储平台,是一个大数据基础设施。
了解课程分布式计算框架Spark&Storm生态系统。在学习的过程中,需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图形计算、Strom技术架构基础和原理等基础知识。
了解课程需要学习一些Python自身。随着互联网的快速变化和新兴技术的相互促进,人工智能成为当前的热点。为了成为符合市场需求的人才,除了学好大数据技术外,还需要掌握一些Python技能。
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