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刚刚毕业就面临失业，想学一门技能，增加就业机会
Suitable for who to learn
刚刚毕业就面临失业，想学一门技能，增加就业机会
想要转岗大数据分析，但不知道门路、方法，也没人教
已有一定经验，但没经过系统的学习，需要大师引导
职位很好，薪资很高，可是距离目标还有一定的距离
Big data course content
| 课程模块 | 课程内容 | 学习效果 |
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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 |
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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 |
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JavaEE进阶 |
JavaWeb后端开发、SSM框架 |
掌握主流JavaWeb框架并灵活运用 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
数据建模师。这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师，更多偏向于中、小数据量，而且其使用更多更多是统计学的方法，而数据挖掘中的例如：决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。当然二者有一个共同之处都是，针对很具体的问题，都是会解决某个具体问题，例如：营销反应率，你就可能历史的邮箱、短信的反应情况，来建模型进行预测，从而提高邮件反应率，或者减少对用户来说的“垃圾”邮箱，提高用户体验。所以从掌握的技能上讲，这二者就有很大的区别，数据建模师其实很少会提到算法这个词，更多说使用什么模型，有感觉吗？但是从实务界来看，这二个模型越来越没有明确的分工。
Reasons for Choosing
性价比高
只需几周，从小白成长为企业急需的大数据分析师，性价比高。
案例教学
30+项目案例全程贯穿+五大企业级商业数据分析案例剖析精讲。
零基础也可学
不限专业，零基础小白也能学，文科生、理科生、大学生均可学得会。
就业保障
报名的学员入学即签订保证就业协议，享受专业就业保障服务。
You want to know about these issues
掌握Linux操作系统。想要成为大数据工程师，必须掌握Linux操作系统，可以说这是大数据工程师的基础能力。大数据作为一个基于开源软件的平台，Linux占据了核心优势；据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，目前，Linux已开始取代Unix成为受青睐的云计算、大数据平台操作系统。因此，熟练操作Linux系统是大数据工程师的必备能力。
Practical experience teacher
4+年大数据开发经验
8+年互联网行业工作经验
国内Spark、Hadoop技术专家
多年大数据技术研发与培训经验，曾任职知名互联网企业，具备丰富的大数据研发和培训经验。精通hadoop和spark技术研发，精通Java，Scala等编程语言。在大数据技术领域有扎实的技术功底，教学细致负责，并注重理论与实践相结合。
课程背景
近年来，大数据技术的应用需求越来越大，培训机构应运而生。成都市也涌现出了不少大数据培训机构，本文将为大家介绍一家比较好的大数据培训机构，课程内容丰富、专业度高、学习收益显著。
课程特色
1.专业师资：课程教授均为大数据领域资深从业者，有多年行业经验，在教学与实践中相得益彰。
2.实战项目：讲解理论的同时，监控培训学生进行实战项目，让学员通过实践加深对大数据技术的理解。
3.定制化课程：根据不同学员的专业背景和需要，制定出个性化课程，以求切实提升学员的学习效果。
课程目标
1.掌握大数据技术的核心概念和基础知识。
2.能够熟练使用大数据工具，如Hadoop、Spark等。
3.了解大数据应用领域，如金融、零售等。
4.能够通过大数据技术解决实际问题。
学习对象
1.从事互联网行业的相关人员。
2.数据分析、运营人员。
3.想要学习大数据技术的人员。
课程内容
1.大数据基础知识：Hadoop、Spark、NoSQL等。
2.大数据处理、分析工具：Hive、Hbase等。
3.数据仓库设计与数据工具：数据模型、ERwin、PowerDesigner、数据质量管理。
4.大数据应用：金融、零售、物流等。
学习时长
根据个人的时间灵活安排课程时间，建议：3个月（3次/周,每次2小时）
收费范围
培训费用：6000-12000元/人，收费由课程内容、授课资深度、学习时长等要素综合考虑。
学习收获
1.掌握大数据技术的核心概念和基础知识。
2.能够分析、处理大量数据，并且能够得出有价值的结论。
3.能够使用大数据工具协助公司进行业务决策。
4.成为行业内翘楚，提升职业竞争力。
结语
以上介绍的大数据培训机构课程内容仅供参考，实际情况以到校咨询为准。建议联系在线客服，预约免费体验课，深入了解课程情况，选择适合自己的课程。
