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在之前的就业数据报告中，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销和数据分析等是很多互联网公司需求量比较大的岗位，并且研发工程师的需求量是非常大的，数据分析是非常稀缺的。在大数据中，可以从事的岗位是非常多的，并且处于高度稀缺的情况。

该课程适合哪些人学习

Suitable for who to learn

零基础想入行 01

专业不受限，岗位薪资高；0基础就能学，学完就能用；能写在简历上的真实项目经验

提升自己想转行 02

不拍脑门，用数据驱动业务决策；搭建核心指标，抓住业务核心；自动化办公，提升找工作效率

有志于AI方向发展 03

不拘泥于现况，挤进智能领域；成功转型AI行业数据高端人才；站在数据前端，薪资不可估量

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

为什么会出现大数据

1、电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。
2、进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。

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。

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大数据的工作难找吗？

大数据的薪酬待遇如何？

大数据的就业方向有哪些？

现在学大数据还有前途吗？

大数据难学吗？要什么基础？

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

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