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上海大数据实训

来源:中华网考试编辑:坚强发布时间:2020-05-29
导语概要

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  • 上海大数据好的培训班

    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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大数据培训机构可靠吗?

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。

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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。
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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

上海大数据课程简介

  • 上海大数据实训

    大数据是指传统流程或工具无法处理或分析的信息。大数据技术的战略意义不在于对海量数据信息的掌握,而在于对有意义数据的专门处理。

    本课程大数据分析和介绍了产业平台和技术参与大数据的发展,计划学习大数据发展道路,引导学生如何进行大数据的发展,帮助学生有一个基本的了解大数据的发展,从而进入大数据发展的世界。

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

  • 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。

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大数据培训课程,能让你真正学到东西?

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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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