 |
南昌中公优软件测试培训机构 |
4000857126位置：搜学搜课 > 新闻 > 南昌大数据培训机构哪家比较好
大数据来袭，你准备好推塔了吗？
大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有大量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 未来大数据相关人才缺口巨大。
大量优质岗位等你来
薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨
只有想不想学，没有能不能学
理论、实战双向并行，奠定入行扎实基础
第 一阶段
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
职业方向：初级Java工程师
第二阶段
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
职业方向：初中级Java工程师
第三阶段
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;
职业方向：大数据开发工程师
第四阶段
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
职业方向：大数据Spark开发工程师
第五阶段
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
职业方向：中级大数据工程师
第六阶段
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
课程内容：
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）
培养方向:
从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作；
通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等，学员能更好就业
企业级项目实战 匹配企业技能需求
项目名称：高铁电务设备智能监控大数据平台
项目介绍：
铁路信号设备是指挥列车运行、增加行车安全、提高运输效率、改善行车组织方式、实现行车指挥现代化的关键设施，在铁路运输生产过程中发挥着重要的作用。
为提高信号设备维修管理水平，进一步深化信号设备维修智能化应用，加强事前预防与预警、过程控制与监控、应急响应与处置、事后分析与评估等关键环节信息技术支撑，亟需建设铁路信号设备设施技术状态大数据应用（以下简称信号大数据应用），实现信号设备全寿命周期状态管理，建立科学的分析评价体系，全面掌握信号设备工作状态及运用情况，提高设备维修维护质量，降低铁路信号运营维护成本，提升信号设备的运输安全保障能力。
提升设备使用寿命，减少设备浪费，保障铁路安全。
项目效果图：
项目名称：智能广告推荐系统
项目介绍：
网络和智能终端的普及带来了海量人群的上网行为数据，大数据 技术的发展让细分人群的特性成为可能。不同的人群，网络行为习惯
差异性比较大，时间、地区、季节、节日、天气… …大量的因素，大量的数据交 织在一起，没有细分研究，对于大数据的分析，难以为广告主带来高价值。细分研究各类因素大数据，为广告主创造更高价值。
较终节省成本，投放广告。
项目效果图：
项目名称：移动充值项目
项目介绍：
中国移动公司旗下拥有很多的子机构,基本可以按照省份划分. 而各省份旗下的充值机 构也非常的多. 目前要想获取整个平台的充值情况,需要先以省为单元,进行省份旗下的机构统计,然后 由下往上一层一层的统计汇总,过程太过繁琐,且统计周期太长. 且充值过程中会涉及到中国 移动信息系统内部各个子系统之间的接口调用, 接口故障监控也成为了重点监控的内容之 一. 为此建设一个能够实时监控全国的充值情况的平台,
掌控全网的实时充值, 各接口调用 情况意义重大.
项目效果图：
一路暖心服务，不怕您货比三家
优就业
1、手把手教学，每一位学员的疑问随时解决，不拖延！
2、四分理论六分实战的合理教学，干货满满，课程实在，不闲扯！
3、真实项目Leader，行业经验、案例精髓，毫无保留倾囊相授！
4、真实项目实战，作品真正上线，学习的成果显而易见！
5、职业测评、简历修改、面试指导，企业推荐，打造个性化、差异化就业流程！
6、封闭教学包住宿，图书用户特惠等各项优惠，为你的学习做好服务！
其他机构
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，小众非典型案例，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。
指导学员简历作假，或干脆无就业服务，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，经济压力大，影响学习质量。
现在报班 立享优惠！
就业促进班
针对人群：全日制、封闭式教学
周末班
针对人群：工作日上班，想利用周末时间学习新的专业技能
大数据毕业学员薪资统计
数据来源于内部学员就业情况统计，非广告宣传
优就业学员专享 八大福利
我们的学员值得更好的选择
高配置的教学环境，稳健的后勤服务
舒适住宿待遇，酒店式标准间，空调暖气开放，独立卫浴一应俱全，提供被褥及日常洗漱用品，24小时热水，专人打扫。
宽敞洁净的就餐环境，规律有序的就餐时间，营养搭配，让你享受舒心的学习。
优就业拥有优化合理的教学资源配置，空调教室，全苹果设备，一人一桌一电脑。让你拥有一个舒心的上课环境。
优就业培训基地拥有幽静安然的学习环境，无丝竹之乱耳，无市井之嘈音，让你在IT培训的路上保持独有的宁静。
优就业大数据培训学院，课程内容紧跟互联网技术发展与企业实际用人需求，不断升级更新。
学员以Java语言夯实基础，学习Hadoop生态体系、Spark生态体系，融入大数据智慧农业数仓、交通领域汽车流量监控项目、高铁智能检测系统等项目作为实训内容，对大数据知识融会贯通，成长为真正的大数据人才。
大数据要学习什么
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，他的来源在哪里，讲了那么多，那么数据挖掘是什么呢?以下是小编为你整理的大数据要学习什么
大数据下的数据挖掘
数据挖掘：在大型数据库中，通过分析发现有用信息的过程。在前篇文章中说到大数据的存储等问题，面临新的数据集带来的问题时，传统的数据分析技术往往会遇到很多实际困难。下面我们来说一下具体的问题。
可伸缩：如果数据挖掘算法要处理海量数据集，则算法必须是可伸缩的(scalable)许多的数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能有效的访问每个记录。
高维性：现在，常常遇到具有成败上千属性的数据集，而不是几十年前的只具备少量属性的数据集。
异种数据和复杂数据：通常情况下，传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集，或者是连续的，或者是分类的。
随着数据挖掘在商务、科学、医学和其他领域的作用越来越大，越来越需要处理异种属性的技术。近年来，已经出现了更复杂的数据对象。这些非传统的数据类型的
例子有：含有半结构话文本和超链接的Web叶面集、具有序列和三维结构的DNA数据、包含地球表面不同位置上的时间序列测量值的气象数据等等。
数据的所有权与分布：有时，需要分析的数据并非存放在一个站点，或者归属一个机构，而是地理上分布在属于多个机构的资
源中。这就需要开发分布式数据挖掘技术。分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括：(1)如何降低执行分布式计算的通信量?(2)如何有效的同意从多个资源
得到的数据挖掘结果?(3)如何处理数据安全性问题?
大数据的安全问题
大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。
由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
大数据平台的信息泄露风险
在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时增加各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。
用大数据写微信文章
谈到写微信文章，不少人都提到一些经验之谈，诸如图文消息标题长度尽量不要超过13个汉字;多用疑问和感叹句标题，标题中多包含数字等。那么这些说法是否有科学依据呢?
从样本文章标题的字符数统计来看，显然大家并未严格遵守“13字”法则，样本文章的标题字符集中于11个到27个之间。同样的，文章平均阅读量与标题字符数之间也并未呈现出明显的相关性。
那是否标题中多设问、多用感叹句就能吸引人，加一些关键词标注符号就更能抓人眼球?下面是样本标题中使用符号的统计数据，大家可以看看是否如此。
从标点符号的使用来看，确实有不少人信奉这一诀窍，标题中使用多的是“?”、“!”、“【】”，这种以骇人的设问、质问方式招徕关注的方式，甚至已经成为了一些公号写作者的习惯。而从文章标题的词频分析中，我们可以看到有些词汇会让文章显得“噱头”十足，从中我们能够看到更多的阅读吸引点。
从统计可以看出，当期传播热词“任性”、“有钱”出现频率，显示出文章作者希望借助网络热词推销自己文章的意图较为明显。但是没有明显的数据支持，表明跟热词“沾边”就一定能够获得较高的点击量。还是要凭文章本身的内容博得关注。
在微信中，我们经常会看到各种以“”、“五个”、“三句话”等为标题的抓人文章(这是否也算是一种排榜的形式呢?)这样的操作手法同样也被认为是吸引阅读的经验之谈。在我们的样本中，有近四成的文章运用到了此方法，而我们对这437篇文章进行统计计算，得到的平均阅读数为7795次，低于全部样本文章的平均阅读数9607次。
DBA在大数据时代的发展前景
成为一个DBA表面上“仅”需要SQL语言和数据库基础管理的知识，所以造成了从业者良莠不齐，举一个极端的例子，我有一个留级两年的同学勉强拿到毕业证后就从事了DBA。然而理论跟实际相差甚远，模拟的环境根本达不到线上要求的多用户、高并发等压力，仅在课堂上和自学是不能成为一个合格的DBA的，合格的DBA必须在企业中的实战中走出来。一个合格的DBA必须掌握Linux基本命令和操作、数据库备份和恢复、SQL优化、数据库性能优化和至少一门脚本语言(如Python)。
移动互联网时代雨后春笋般诞生的创业公司给人一种DBA的角色性变弱的错觉，其实任何IT公司做大后都离不开DBA这个岗位。DBA的发展前景一直很不错，尤其在大数据的时代里，原本就一直存在的性能问题和安全问题会更加突出，这意味着企业对DBA人才的需求会越来越旺盛，同时这也意味着DBA会面临比以往更多样化的困难和更严峻的挑战。加上近年来的大规模集群和自动化运维，很多以前手工维护的工作现在都可以通过一系列自动工具来完成，尽管让只
会增删改查的DBA看到了自己的可替代性，但也给对技术精益求精的DBA节约出了钻研新技术和新知识的时间，使他们更加专注于解决所的困难。
大数据时代是一个以数据驱动决策的时代，数据就是企业的生命，掌握公司命脉的DBA的岗位越来越重要，作用也越来越显著，待遇也越来越丰厚，发展前景也越来越明朗。
尊重原创文章，转载请注明出处与链接：http://www.soxsok.com/wnews542154.html 违者必究！ 以上就是关于“南昌大数据培训机构哪家比较好”的全部内容了，想了解更多相关知识请持续关注本站。
校区环境
教室环境
餐厅环境
