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大数据人才缺口TOP5
北京
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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
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怎么学大数据分析?大数据分析师是热门岗位,所谓“大”指的是数据量在10tb以上,因为数据大而且杂乱没有章法所以从业难度不小。如果想要报考初级大数据分析师,需要具备大专以上学历或者从事统计工作,要通过初级的多方面考核全部在60分以上才行,如果是中级分析师,要有本科以上学历、要有初级证还要从事相关岗位工作一年,另外要通过中级考试获得合格成绩才行,如果想要报考大数据分析师,要有相关岗位从业5年经验,中级证书,在通过考核之后还需要在专业领域工作5年以上写一份专业的分析论文且查重之后不能有高的重复率,如此才能获得对应证书。
因为要有大专以上的学历才可以考、所以低学历人士无法选择大数据分析师岗,真的吗?并非如此,也是可以往这个方向去发展的,如果找一个专业的机构系统学习一下关于数据分析师从业的理论和技巧,也能从0开始获得不错发展。不过0基础低学历人士在刚加入职场的时候,薪酬无法达到top级,一般只有8-10k左右。
关于大数据分析的0基础学习,一要把握好培训机构的选择,二要自己认真投入学习,这两个方面统筹把握好了就能更快出师。
大数据分析课程内容:
,数据库,比较常用的是sql,数据分析师每天都在处理海量的数据,数据来自于数据库,学会sql系统的使用就能将数据从数据库中进行转移,在该阶段课程中大家需要了解建立二表、三表之间的关系,取得自己想要特定数据的技巧,这些问题sql系统能帮到你。
第二,统计学基础,数据不是给了就能开始分析,你得凭借感知力去感知这些数据的可能分布状态、去分析随着时间推进它的变化过程、去计算数据平均值较大值较小值等,如此才能通过得到的统计结果更好进行多维模型搭建的预估。
第三,Python或者r基础,这两者乃是必备项,两者的掌握能帮助大家更好完成数据的分析和建模。
大数据分析课程从业方向:
,数据挖掘,想要在1-2个月内成为的大数据分析师可能性基本为0,想要朝着这个方向去发展的话,建议在此基础上多花一点时间去学习软件工程基础砢碜跟,了解数据结构、算法等内容。
第二,产品经理,学好数据分析专业内容对业务的感知能力会变强,能为产品经理岗位从业发展铺垫一定基础,许多企业在招聘商业分析、数据运营、用户研究、策略分析等岗位的时候都会提到:有大数据分析师从业经验或大数据分析相关专业毕业。
总的来说,如果0基础又想要成为的大数据分析师,需要先找个靠谱的机构报班学习大数据分析课程,这样对从业大有帮助。
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