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Are you ready to push the tower
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
大数据分析的应用范围很广,服务类型企业可利用大数据展开有针对性的营销,对中小微型企业可以依托大数据分析实现服务转型和升级,对传统企业可则可以利用大数据分析结论调节未来发展走向。就是因为大数据分析已经基本实现全覆盖,所以不少0基础的人士也想着朝该方向发展。
大数据分析从业流程:,数据收集,这个工作的开始,利用数据库为依托剔除无效数据,将有效数据进行分层。第二,数据分析,大数据的根本是对有意义价值的数据进行专业性处理。第三,可视化预测,大数据不仅仅有“大”的特色,它还涵盖了计算和思维方式的转变。第四,推送,也就是所谓的下结论,根据数据分析的结果展开用户评估,得到有参考价值的结论。
大数据分析课程将从业会用到的这些都囊括了,主要包含大数据前沿知识及hadoop入门、hadoop部署阶段、大数据导入与存储、hbase理论及实践、spark配置及使用场景、hadoop+spark大数据分析,在诸多模块的学习中较重要的就是各种软件和算法的学习,掌握了软件的使用、各种不同算法才能构建模型、为结论做多维预测。
大数据分析师培训要多久?因为所涉及涵盖内容较多,所以一般线下课程都至少得3个月才够。“3个月能学会”还是有前提的,机构选择靠谱且学生自己足够积极,如果机构选择的是成立时间早、教学质量好、就业有保障的那些,学生自己按照设定学习计划、执行学习、总结回顾的方式展开,双管齐下的学习效率就会很高,能在更短时间内形成体系。
3个月的大数据分析线下培训要多少钱?2万学费是城市的常见标准,2万的学费、3个月的时间就能给自己买一个美好的未来可能,还是值得尝试一下的,更何况在过去尝试的人中大概率都成功了,都在大数据分析师岗位上做到了top级,说明这些前期准备不会白费。
如果你不舍得这些时间和钱也可以自己摸索,但是你前期省下来的钱和时间、在后期从业时需要10倍20倍的努力才能弥补,想要赶上报班学习的那些人需要在反复的错误实操中总结经验、提升自己才行。
总的来说,大数据分析从业有难度,学习更是难上加难,为了更快投入职场赚钱,找个靠谱的机构,花3个月、2万学是更高性价比的做法。
大数据分析的应用范围很广,服务类型企业可利用大数据展开有针对性的营销,对中小微型企业可以依托大数据分析实现服务转型和升级,对传统企业可则可以利用大数据分析结论调节未来发展走向。就是因为大数据分析已经基本实现全覆盖,所以不少0基础的人士也想着朝该方向发展。
大数据分析从业流程:,数据收集,这个工作的开始,利用数据库为依托剔除无效数据,将有效数据进行分层。第二,数据分析,大数据的根本是对有意义价值的数据进行专业性处理。第三,可视化预测,大数据不仅仅有“大”的特色,它还涵盖了计算和思维方式的转变。第四,推送,也就是所谓的下结论,根据数据分析的结果展开用户评估,得到有参考价值的结论。
大数据分析课程将从业会用到的这些都囊括了,主要包含大数据前沿知识及hadoop入门、hadoop部署阶段、大数据导入与存储、hbase理论及实践、spark配置及使用场景、hadoop+spark大数据分析,在诸多模块的学习中较重要的就是各种软件和算法的学习,掌握了软件的使用、各种不同算法才能构建模型、为结论做多维预测。
大数据分析师培训要多久?因为所涉及涵盖内容较多,所以一般线下课程都至少得3个月才够。“3个月能学会”还是有前提的,机构选择靠谱且学生自己足够积极,如果机构选择的是成立时间早、教学质量好、就业有保障的那些,学生自己按照设定学习计划、执行学习、总结回顾的方式展开,双管齐下的学习效率就会很高,能在更短时间内形成体系。
3个月的大数据分析线下培训要多少钱?2万学费是城市的常见标准,2万的学费、3个月的时间就能给自己买一个美好的未来可能,还是值得尝试一下的,更何况在过去尝试的人中大概率都成功了,都在大数据分析师岗位上做到了top级,说明这些前期准备不会白费。
如果你不舍得这些时间和钱也可以自己摸索,但是你前期省下来的钱和时间、在后期从业时需要10倍20倍的努力才能弥补,想要赶上报班学习的那些人需要在反复的错误实操中总结经验、提升自己才行。
总的来说,大数据分析从业有难度,学习更是难上加难,为了更快投入职场赚钱,找个靠谱的机构,花3个月、2万学是更高性价比的做法。
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