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大数据人才缺口TOP5
北京
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深圳
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应届生
1年
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Only if you want to learn, can you learn
我是基础差
基础差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、中国天气网、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！
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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。
The industry's big coffees teach each other
孙老师
优就业大数据讲师
韩老师
优就业大数据讲师
刘老师
Java大数据研究院院长Participants enjoy eight benefits
High configuration teaching environment
南京大数据培训机构哪家靠谱一点
如今培训机构品牌繁多, 报名前大家都会认真对比和参考，关于培训机构哪家好，谁也不能给出的标准答案，因为每个人的评判标准不一样，还是要看个人选择了。机构的师资实力都不差，且每家机构的教学方式都各有特色，所以大家只要选择合适自己的就可以了。
中公优IT教育致力于培养面向互联网领域的人才，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、PHP工程师、网络安全工程师、嵌入式开发工程师、三维可视化设计师、C/C++工程师、SEM竞价师、SEO优化师、社会化媒体运营师、电商运营师等课程为一体的IT培训机构。
大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域，都有着核心技术和职位诉求，主要来说的话，当下，大数据方面的就业主要有方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。下面为大家介绍八种与大数据相关的热门岗位。
数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要增加市场数据的完整性，准确性，性，真实性和不冗余。
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