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大数据人才缺口TOP5
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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!
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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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西安未央区大数据培训中心地址在哪?西安中公优就业IT培训西安校区是一家集互联网营销师,Java,Python,电商运营师,UI交互设计师,Web前端,PHP,SEO优化师,SEM竞价师,社会化媒体运营师,互联网产品经理,Android工程师,iOS工程师,C/C++工程师,软件测试工程师等课程为一体的IT培训机构.
学习大数据必须掌握哪些核心技术
一、数据采集与预处理
数据采集就是将这些包括移动互联网数据、社交网络的数据等各种来源的数据,写入数据仓库中,把零散的数据整合在一起,对这些数据进行综合分析。
Flume NG作为实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据,同时,对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方(比如文本,HDFS,Hbase等)。
NDC,Netease Data Canal,直译为网易数据运河系统,是网易针对结构化数据库的数据实时迁移、同步和订阅的平台化解决方案。
Logstash是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据、转换数据,然后将数据发送到您较喜欢的“存储库”中。
Sqoop,用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中,也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。
Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构,主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举,nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程,之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。
Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。
二、数据存储
Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储。
HBase,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。
Phoenix,相当于一个Java中间件,帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。
Yarn是一种Hadoop资源管理器,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
Mesos是一款开源的集群管理软件,支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm和Kafka等应用架构。
Redis是一种速度非常快的非关系数据库,可以存储键与5种不同类型的值之间的映射,可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中,使用复制特性来扩展性能,还可以使用客户端分片来扩展写性能。
Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。
Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎,Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念,它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。
三、数据清洗
MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算,”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统中。
随着业务数据量的增多,需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂,这个时候就需要任务调度系统,比如oozie或者azkaban,对关键任务进行调度和监控。
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