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大数据人才缺口TOP5
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应届生
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Theoretical and practical two-way parallel
Java基础
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 通讯录系统培养方向:
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、继承、多态等特性;掌握抽象类接口的特点和使用方式;充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 熟练使用常用类解决复杂问题;掌握异常的体系和处理机制;深入理解集合类的特点和底层实现原理;掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法;培养阅读源码的习惯和能力; 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JavaEE核心:
前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git培养方向:
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; 服务器基本使用;Web工程创建; 服务器技术结合前端和数据库技术,使用MVC模式进行B/S架构项目的开发工作; Maven项目构建和管理; 熟悉Spring模块结构和作用;如何对组件对象进行参数注入;Spring声明式事务处理;理解SpringIOC和SpringAOP; 使用SpringBoot简化项目开发; 常用版本控制器Git的使用Hadoop生态体系
Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台培养方向:
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、使用以及调优; Phoenix基本使用; 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; Kafka消息队列; Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具; Hue开源Hadoop UI系统;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;Spark生态体系:
Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink培养方向:
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项目实战+机器学习:
高铁智能检测系统、电信充值、天气网、机器学习培养方向:
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就业指导:
企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘培养方向:
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)Warm heart service
手把手教学,每一位学员的疑问随时解决,不拖延!
四分理论六分实战的合理教学,干货满满,课程实在,不闲扯!
真实项目Leader,行业经验、案例精髓,毫无保留倾囊相授!
真实项目实战,作品真正上线,学习的成果显而易见!
职业测评、简历修改、面试指导,企业推荐,个性化就业流程!
封闭教学包食宿,交通补助各项优惠,为你的学习做好服务!
大班授课,老师精力有限,学员问题无法及时得到解决。
纯理论填鸭式教学,知识点抽象干瘪,不能学以致用。
案例陈旧,无法适应较新需求,不具行业代表性。
短暂虚拟操作,方法一带而过,学员对知识一知半解。
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。
日常管理散漫,食宿自理,后续费用接踵而至,影响学习质量。
Participants enjoy eight benefits
High configuration teaching environment
武汉哪里有不错的大数据培训机构,武汉找大数据培训班就来武汉北大青鸟培训学校,武汉北大青鸟培训学校优势是开设了多种班次,我们会根据学员的基础不同制定适合的课程和学习方案,学不会继续学习。
在武汉没有基础想学习大数据课程的朋友,应该都非常想知道大数据学习路线是什么?学习之前应该要做哪些准备?下面,武汉北大青鸟大数据培训机构就带想学习大数据的朋友们来了解下。
1.为自己制定一个大致的发展方向
不要想得一口气将大数据整块的知识都学会,一口吃不了个胖子。大数据的分支有很多,像大数据开发、Hadoop开发、大数据可视化、大数据分析等等,每个分支都可成一个体系,都是可以让你付出很大努力才能学好的技术,这不是一件简单的事情。不要听现在有的机构的宣传,说什么培养大数据全栈式人才,你认为可能吗?4-5个月将大数据的全部知识学完?你是爱因斯坦还差不多。
所以,在你学大数据之前,先要为自己制定一个大致的发展方向,比如说我想干大数据开发,那就利用大数据培训5个月左右的时间专攻大数据开发,这样你的技术才能更加精湛,就业的时候才更加有竞争力。当然,学习其它的课程是同一个道理。
2.为自己挑选一个专业的大数据培训机构
选择一个专业的大数据培训机构是你学好大数据的前提,否则一切都无从谈起,这就是选择的重要性。一个专业的大数据培训机构可以从课程、师资、就业保障、学习环境、服务体系、项目资源等方面综合考量。
武汉北大青鸟培训机构授课老师是来自企业大数据总架构师,数据分析师,上课除了干货,还可以学到非常多的项目经验,让你少走弯路。
选择一个靠谱的培训机构决定着你是否能够学好大数据,并且能够毕业的时候能够找到一份高薪的工作,这两点对于学习大数据的人来说是zuizuizui重要的,所以找大数据培训机构的时候不可武断,要慎重3思而行。
3.注重项目的实战演练,积累工作经验
有很多刚刚接触大数据的朋友并不知道实战项目对于大数据学习的重要性。其实大数据项目不仅仅可以让你更加容易掌握学到的大数据知识,还可以为你积累工作经验,为以后找高薪工作打基础。
在大数据这种技术性的行业中,项目经验完全就可以等同于工作经验。因为项目的开发与操作就是你平时工作的内容,当然你演练的项目不能是早就被人淘汰的项目,或者是与大数据关联性不大的项目。加米谷大数据,拥有多年企业内训经验,非常清楚企业技术要求,且学员可以接触到企业真实项目。
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