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如果把大数据比喻成产业的话，那么大数据之所以能够盈利，就是因为其实现了数据的“增值”。换句话说，大数据可以对每个人进行精准分析之后进行智能推荐。这些属于大数据广义上的定义。尽管大数据是一个比较抽象的概念词，但是其话题热度依然居高不下。

该课程适合哪些人学习

Suitable for who to learn

应届毕业生

刚刚毕业就面临失业，想学一门技能，增加就业机会

寻求转行

想要转岗大数据分析，但不知道门路、方法，也没人教

成长蜕变

已有一定经验，但没经过系统的学习，需要大师引导

跳槽升迁

职位很好，薪资很高，可是距离目标还有一定的距离

成都加米谷大数据课程内容

Big data course content

课程模块	课程内容	学习效果
Java设计与编程思想	Java基础、Java面向对象、Java高级、数据库与JDBC	熟练掌握Java语法并灵活运用，能够开发后台应用
Web前端开发	HTML基础、CSS3基础、JS脚本编程	能够基于HTML+CSS+JQuery进行前端开发
JavaEE进阶	JavaWeb后端开发、SSM框架	掌握主流JavaWeb框架并灵活运用
大数据基础	Linux基础、Maven基础	熟练掌握Linux及Maven等相关知识并灵活运用
HDFS分布式文件系统	HDFS原理剖析、HDFS编程	深入理解HDFS的原理并灵活运用
MapReduce分布式计算模型	MapReduce原理剖析、MapReduce实践	熟练掌握MapReduce原理并灵活运用
Yarn分布式资源管理器	Yarn原理剖析、Yarn实践	深入理解Yarn的原理并调优
Zookeeper分布式协调服务	Zookeeper原理剖析、Zookeeper实践	深入理解Zookeeper的原理并灵活运用
Hbase分布式数据库	Hbase原理剖析、Hbase编程实践	深入理解Hbase的原理并灵活运用及调优
Hive分布式数据仓库	Hive原理剖析、Hive编程实践	深入理解Hive的原理并灵活运用
FlumeNG分布式数据采集系统	FlumeNG原理剖析、FlumeNG编程实践	熟练掌握FlumeNG的各种应用场景
Sqoop大数据迁移系统	Sqoop原理剖析、Sqoop编程实践	熟练掌握Sqoop并灵活运用
Scala大数据黄金语言	Scala语法剖析、Scala应用实践	熟练掌握Scala各种语法并灵活运用
kafka分布式总线系统	kafka原理剖析、kafka编程实践	深入理解kafka原理并灵活运用及调优
SparkCore大数据计算基石	SparkCore核心原理、SparkCore实践	深入理解SparkCore原理并灵活运用及调优
SparkSQL数据挖掘利器	SparkSQL核心原理、SparkSQL实践	熟练掌握SparkSQL的各种应用场景并灵活运用
SparkStreaming流失计算平台	SparkStreaming核心原理、SparkStreaming实践	深入理解SparkStreaming原理及各种应用场景和调优
SparkMllib机器学习平台	SparkMllib算法模型及核心原理、SparkMllib实践	熟练掌握SparkMllib的常用算法并灵活运用
SparkGraphx图计算平台	SparkGraphx核心原理、SparkGraphx实践	深入理解SparkGraphx的原理并灵活运用
大数据项目实战	4个大数据项目的实战	能够基于所学知识在真实的项目中操练

大数据的就业前景

据职业社交平台LinkedIn发布的《中国互联网热门职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量很大，而数据分析人才非常稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数比较低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

选择加米谷大数据的理由

Reasons for Choosing

服务理念

以学员服务为中心，以教学质量为宗旨，理论与实践相结合，真实提升学员技术能力。

教学特色

理论深入讲解，项目驱动教学，注重学员自训，25人小班授课，面授＋1对1辅导。

签署就业协议

与200+行业内大数据企业达成人才培养及定向输送战略合作协议，保障学员顺利就业。

你还想了解这些问题？

You want to know about these issues

大数据是什么意思？

学完大数据能做什么？

大数据主要是干什么的？

大数据应用在哪些领域？

大数据的就业前景如何？

大数据工程师需要具备哪些能力

熟练精通至少一门编程语言。Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，可以说Java编程语言是大数据学习的基础，它也是大数据工程师喜欢的编程工具。因此，想成为一名大数据工程师，掌握Java基础是必不可少的。另外，如果要是能同时熟悉Python、Scala开发语言就更好了。
精通各种大数据工具。探索Spark、NoSQL和其他大数据工具，是数据工程师必须掌握的。考虑到大数据工程师的需求激增，不可不学的就是Spark，目前这个工具异常火爆。大数据的未来就在Spark，它广泛用于处理和操纵数据。除此之外，大家还可以拓展到NoSQL和Hadoop领域来。

实战经验老师，手把手教你学

Practical experience teacher

大数据老师刘老师

[学术背景]

5+年大数据开发经验

10+年互联网行业工作经验

原中软国际大数据高级开发工程师

[名师简介]

国内Spark、Hadoop技术专家，对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Scala、Storm、spark和kafka等大数据生态系统中的技术进行了多年的深入的研究，更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用，因此在Hadoop、Spark开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。

成都大数据培训课程大纲

课程背景

随着大数据时代的到来，越来越多的企业和机构开始重视大数据分析的应用。为了满足市场需求，成都开始涌现大量专业的大数据培训机构。本课程就是其中之一，旨在为学员提供全面的大数据分析技术培训。

课程特色

1. 实用性强：紧贴实际应用，全方位讲解大数据分析的技术和应用实践。

2. 课程系统性强：以完整的课程框架为基础，课程难度逐步加深，层次分明。

3. 讲师团队强大：由具备丰富经验的大数据分析专家精心打造，保证教学效果。

课程目标

1. 熟练掌握大数据分析的基本概念、技术和方法。

2. 能够灵活运用大数据分析工具进行数据挖掘、数据处理、数据可视化等操作。

3. 能够应用所学知识为企业的决策提供数据分析支撑。

4. 立志成为行业内的大数据分析专家。