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大数据人才缺口TOP5
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应届生
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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！
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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。
High configuration teaching environment
目前想要转型做大数据的人群当中，基础差的学习者不在少数，对于基础差学习者，比较中肯的建议是不要自学。大数据作为一门新兴技术，市面上能够找到的学习资料非常有限，并且大数据技术不断在更新迭代，自学很难跟上较新技术趋势。
对于大部分基础差学习者来说，想要学大数据，通过大数据培训是效率较高的方式。而市面上的大数据培训，可以分为线上培训和线下培训两种模式，不管是这些机构课程如何宣传，作为初学者，应该重视的是，如果能够达到的学习。
大数据线上培训，有直接卖录制好的视频的，也有视频直播课程，相对来说，视频直播课程具有更好的课堂互动性，如果能坚持下来，那么应当也能有一定的收获。
而大数据线下培训，应该说是各种培训模式下，学习效率和学习效果都较好的方式了。大数据线下培训有完备的教学体系，系统化的大数据课程，经验丰富的专业讲师，三管齐下，能够帮助学习者更快地入门，打下良好的基础。
在大数据的学习中，除了基础技术知识的学习，更重要的是理论与实践的结合，毕竟我们较终还是要将技术知识运用到工作实际中，这也是就业当中的核心竞争力来源。
大数据线下培训，拥有良好的硬件环境支持，在不同的学习阶段，还有相应的实战项目来做联系，大大提习者的技术实战能力。
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