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Lots of quality jobs
大数据人才缺口TOP5
北京
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深圳
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杭州
The number of years rises in steps
应届生
1年
2年
3年
4年
5年
6年
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!
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。
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
【中公优就业-国内有名IT培训机构】提供实战IT培训课程,含JAVA、Python、大数据、UI设计、Web前端、Linux、游戏开发、软件测试、营销、网络安全等,是IT培训不错的选择
大数据分析师要做什么?大数据是这两年十分流行的一个词汇,在IT、金融以及保险、城市管理等方面都被广泛提及,它的应用面十分广泛,有大数据自然就需要系统的分析,随之衍生了“大数据分析师”这个岗位,因为是新兴职业所以人才极度匮乏,许多人想着朝这个方向去发展却无从入手,毕竟0基础,下面就由小编我来跟大家说明一下。
什么是大数据分析师?在360、百度以及维基百科等上面对此有做了系统的定义,就是使用一些管理工具、系统处理数量在10TB(1TB=1024GB)以上、杂乱的数据集,具体的从业流包含数据采集、数据有效性管理、数据存储、数据搜索、数据共享、数据分析、数据可视化,简单来说,量大且来源渠道多、格式复杂的那些数据需要通过以上流程进行分析并得到对应结论。
乍听大数据分析师的从业难度不大,按照每个时间截点去完成对应环节的操作即可,实际并非如此,每个小步骤都有很多知识点,举几个例子,如在数据有效性管理环节需要按照一定标准就大量数据是否有评估意义做分析并将不同数据进行层次化、模块化处理,如果数据只有100来个还好,但是10240gb的数据太大了,无法通过单纯人力来完成筛选,需要掌握包含sql、pyhton、r语言等等课程内容才有可能做好的筛选。如果说利用自我强大的感知力、也借助于大量数据多维分析建模了,但是模型到底是否可靠还需要进一步用数据反向核验,需要在多打造的多个模型中筛选中跟实际情况高度契合的那一个,根据过去大量人士从业的情况来看,有不少初级大数据分析师会陷入无止境的从业循环中,因为所建的模型经过核验没有一个满足数据的真实情况。为了避免如此悲剧,建议大家在初入大数据分析师岗位的时候,先从已经有了结论的大数据分析开始操作,有标准答案作为参考,不但不同意走偏而且还能按流程去走一遍分析,提升对实操的把握度。
不管是在国内还是国外,有数据的地方就有大数据,大数据正在悄然改变人们的生活方式,近两年非机构化的数据增长迅速,而大数据分析师岗位的存在价值就是将凌乱的数据规整清楚并结合数据呈现得到结论并以结论指导未来的前进方向。既然现在国内这类专门性人才凋零,如果你想要学得一技之长获得好的发展,建议可以现在就行动起来培训学习下,然而加入到大数据分析行业中持续发展。
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