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深圳大数据培训课程一般学费多少

来源:中华网考试编辑:汪叽汪叽发布时间:2021-09-29
导语概要

为什么学大数据不知道大家有没有听过这样一句话:Google比你自己更了解你,而这,就是大数据给我们生活带来的改变和影响,大数据已经悄然渗透进了我们的生活,我们周边的一切无不体现数据的重要性,你想想,我

为什么学大数据
不知道大家有没有听过这样一句话: Google比你自己更了解你,而这,就是大数据给我们生活带来的改变和影响,大数据已经悄然渗透进了我们的生活,我们周边的一切无不体现数据的重要性,你想想,我们对自己的看法会受到多种主观和客观的因素影响,但谷歌却没有这些限制,而且掌握你所有的客观数据,而这些庞大的数据来源则得益于智能手机、网购记录、健身追踪器等等,大数据正越来越多的被探索与应用,它是未来科技发展的重要资源,未来3- 5年内,大数据人才的缺口将高达150万,而在BAT企业招聘的职位里, 60%以上都在招大数据人才。

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
达内大数据培训机构是一家全国连锁的教育培训机构,学校每月循环开班,让学员可以随到随学,不浪费学员的宝贵时间,严管严控,定期测试,学校师资力量雄厚,更有从业15年的资深教师在校授课,让学员用短的时间实现从到专业,从专业到精英的目标,达内教育在学员每个学习阶段结束,都会进行阶段测试,确保学员真正的掌握了知识,对每一个学员负责到底,认真学习,多彩生活,从学员学习状态调整,到生活中的困难协助,从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动,都有班主任家人般的鼓励支持。
深圳大数据培训机构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

1、本阶段主要学习Java编程,具备JavaSE开发能力、掌握开发中常用类如集合、IO流、常用类等操作、在学习大数据的过程中,Java编程技术是大数据学习的基础,可以说目前主流的大数据开源框架,离不开Java;

2、掌握Shell命令、具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力,学习Linux基础操作命令以及Shell编程,掌握zookeeper原理并应用、掌握HDFS的使用和MapReduce编程这些都是大数据学习的重要组成部分。

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

大数据技术到底学什么

1. 数据采集:采用网络爬虫等技术对文本、声音、图形图像、视频等数据进行采集,并对数据进行预处理,合理存储;

2. 数据分析与挖掘:使用SPSS,SAS,Clementime等工具对数据进行浅表分析,高端分析与应用采用机器学习,数据挖掘,人工智能等技术;

3. 数据可视化:数据分析和挖掘的结果以艺术化的方式呈现。采用图形图像、计算机视觉、动画等技术,将分析和挖掘的结果立体化、多维度分层地呈现;

4. 底层数据架构:一个基于hadoop的分布式并行架构,便于存储和实时调用海量数据。

深圳大数据培训课程一般学费多少
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