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Lots of quality jobs
大数据人才缺口TOP5
北京
上海
深圳
广州
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
提及大数据分析师许多人只看到高薪、未来发展潜力好却不曾了解过大数据分析师从业的高难度高强度,想要成为的大数据分析师需要具备专业的知识体系统、强大的抗压能力、多元化思维方向、的文字表达能力,并非人人都可做好得到认可的。
大数据分析师的从业流程:步业务理解和业务梳理,需要将业务问题抽象想象成数学问题。第二步数据探索,在获得了大量凌乱无章数据之后需要在此基础上将无效数据剔除掉,做有效数据的提取和分层。第三步,数学建模,数学建模是大数据分析从业过程中的较大难点所在,得结合着数据的分布情况给到可能的建模设计,想要成功建模不但需要掌握硬技能,比如说数据库mysql、Oracle、
python、spark
等软件的使用,同时还需要多元化切入,不能漏掉任何一种可能性。较后一个步骤是提出解决方案,你需要在过去得到的数据分析结论基础上去就企业未来的发展、城市的规划给到对应意见。同时给到报告、在这份报告中,不但要将自己分析建模的想法以及分析整个过程都记录在案,而且文字要精炼不能拖沓。值得一说的是,从过去的从业实况来看,许多新手大数据分析师他们在建模时容易陷入固有思维,就是将以前别人通过类似大数据获得的结论生搬硬套,认为这就是较终结论,没有去评估结论的合理性,随便就写调查报告,如此报告是没有意义的属于无效报告,对应的薪酬为0。
我们知道,所谓的大数据指的数据量在10tb以上的数据集,因为大数据具有数量大、产生快的特色,所以你在数据调查的过程中又会出现大量的新数据,于是就有可能导致从业的过程高强度,如果不具备强大抗压能力未必能胜任。
如果你是的大数据分析师所给到的数据分析结论报告是靠谱的,那么每次大数据分析工作你都可获得大几万收入,如果你是在企业内被雇佣、按月来领工资的,单月的收入不会低于5万元,而且哪怕是大数据分析师新手,在初入职场的时候月薪也在10k以上。正是因为薪酬比较高,所以许多人才会朝着大数据分析师方向去发展,希望能利用这一个火爆的行业获得提升。如果你也有如此想法,不妨找个靠谱的机构报班学习,这样就能更快出师获得高薪!
提及大数据分析师许多人只看到高薪、未来发展潜力好却不曾了解过大数据分析师从业的高难度高强度,想要成为的大数据分析师需要具备专业的知识体系统、强大的抗压能力、多元化思维方向、的文字表达能力,并非人人都可做好得到认可的。
大数据分析师的从业流程:步业务理解和业务梳理,需要将业务问题抽象想象成数学问题。第二步数据探索,在获得了大量凌乱无章数据之后需要在此基础上将无效数据剔除掉,做有效数据的提取和分层。第三步,数学建模,数学建模是大数据分析从业过程中的较大难点所在,得结合着数据的分布情况给到可能的建模设计,想要成功建模不但需要掌握硬技能,比如说数据库mysql、Oracle、
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等软件的使用,同时还需要多元化切入,不能漏掉任何一种可能性。较后一个步骤是提出解决方案,你需要在过去得到的数据分析结论基础上去就企业未来的发展、城市的规划给到对应意见。同时给到报告、在这份报告中,不但要将自己分析建模的想法以及分析整个过程都记录在案,而且文字要精炼不能拖沓。值得一说的是,从过去的从业实况来看,许多新手大数据分析师他们在建模时容易陷入固有思维,就是将以前别人通过类似大数据获得的结论生搬硬套,认为这就是较终结论,没有去评估结论的合理性,随便就写调查报告,如此报告是没有意义的属于无效报告,对应的薪酬为0。
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