ETL研发。企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL创建者在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。
Hadoop开发。随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理预算过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。
Frequently asked questions
演讲技巧。许多大数据分析师可以通过在线点击按钮与广大屏幕前的观众进行数字化分享。但是,有些情况下,你需要亲自向现场观众展示你的数据分析见解。因此,磨练演讲的技能非常重要,这样才能以优雅的方式有效地分享你的发现。你需要以清晰的结构、富有逻辑顺序的内容传达,为你的分享设定正确的基调。同时要有重难点地进行展示,并了解如何在交互式仪表板中直观地为受众导航。一个非常有价值的方法是,先不要把你的答案局限于那些在你的分析中很明显可以看到的问题,而是要预测潜在的后续问题。这又回到前面说的了解和理解业务和利益相关者。了解他们对什么感兴趣,理清他们现在的优先事项和当中的关系。在每次答疑时针对每一个可能提出的问题给出答案。
Target Group
缺乏工作经验和技能,对未来没有明确的规划,期望通过学习大数据跻身IT行业的人员。
有较强的学习思维和逻辑能力,能应对复杂业务场景处理,对大数据技术感兴趣的人员。
目前的工作待遇不理想,上升空间有限或已经进入职业瓶颈期,想要突破转行的各行各业人士。
具有一定的大数据技术理论基础,需要了解大数据技术在实际业务中如何使用的人员。
Big Data Class
JavaSE |
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主题 |
主要内容 |
Java基础语法 |
计算机理论介绍、编程基础—进制分类,进制转换等、JDK的安装与环境变量的配置、注释、数据类型、标识符、变量和常量、转义字符、数据类型转换、常用运算符、分支流程控制-if、分支流程控制-switch、循环流程控制-while、循环流程控制-for、方法的定义与调用、方法的参数与返回值、方法的重载、方法的递归、数组的定义与元素访问、数组的内存分析、数组的常见操作、数组排序 |
Java面向对象 |
面向对象与面向过程、类的设计、对象的实例化、对象的内存分析、类中成员的访问、类是一种自定义的类型、this关键字、包(package)的创建与使用、构造方法、private关键字与属性封装、单例设计模式、继承基本的概念、继承中的特点、继承中的构造方法、方法的重写、final关键字、super关键字的使用、Object类、对象的转型、instanceof关键字、抽象类与抽象方法、接口 |
常用类、异常、集合 |
Lambda表达式、内部类、包装类型、常用类Random、Date、SimpleDateFormat、Calendar、枚举、异常定义、常用结构、finally关键的应用、自定义异常、String类常用方法、StringBuffer/StringBuilder的常用方法、正则表达式、集合框架Collection、集合中元素排序、Collections工具类、泛型、集合框架Map、HashMap集合、TreeMap集合、可变参数、Arrays工具类、基本数据结构 |
Java多线程和IO |
多线程概念、并发与并行、创建线程的方式、线程常用方法、线程生命周期、临界资源问题、同步代码段synchronized关键字、同步方法synchronized关键字、lock和unlock、线程死锁、生产者消费者设计模式(一对一)、懒汉式单例设计模式中的线程安全问题、File常用方法、流的基础、流的分类、字节流、字符流、转换流、缓冲流、对象流、Properties文件操作、NIO和NIO.2(缓冲区、通道、Paths.get、Files)、Class类、Class获取对象的三种方式、Constructor构造方法、Field 属性、Method方法、反射实例 |
MySQL+JDBC |
SQL简介、SQL表的概念、数据库的安装卸载、登录MySQL和MySQL常用命令、MySQL中常用的基本数据类型、数据库DDL操作、数据库DQL操作、数据完整性、数据库的索引操作、表与表之间的关系、多表查询、常见函数应用、数据备份与恢复、JDBC原理、JDBC的实现、JDBC实例-模拟登陆、SQL注入问题、xml和json讲解、数据库事务、连接池、连接池原理、常用的三方连接池DBCP、C3P0和Druid、DBUtils三方工具的使用 |
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北京大数据培训机构哪个好?
——推荐一家靠谱的机构
课程背景
在大数据时代,数据技能已经成为各个行业的必备素质。北京作为我国的政治、文化、教育以及商业中心,有着许多数据培训机构,但如何选择一家靠谱的机构呢?笔者在众多机构中进行了比较,推荐一家实际效果不错的大数据培训机构。
课程特色
1. 实战培养:课堂授课紧密结合案例,注重实际应用,培养学员的实践能力;
2. 专家授课:专业的教师团队,从实际应用出发,以通俗易懂的方式让学员掌握数据技能;
3. 小班授课:小班授课,互动性强,教师与学员之间交流畅通,而且更符合学员个性化需求。
课程目标
1. 了解大数据概念及应用场景;
2. 掌握数据分析、处理和挖掘的技术与方法;
3. 了解大数据平台及相关工具应用;
4. 掌握数据可视化技术,对数据进行更加深入地分析和解读。
学习对象
本机构的大数据培训适合有计算机、数学、统计学等背景的数据领域初、中级从业人员及有相关实践经验的业余人士。
课程内容
1. 大数据发展与应用;
2. 数据分析与建模;
3. 数据挖掘与机器学习;
4. 大数据平台部署与管理;
5. 数据可视化与决策支持。
学习时长
本机构的大数据培训包括短期速成班、中长期班,学习时长可根据具体课程而定,一般为3个月至半年不等。
收费范围
本机构的大数据培训收费根据具体课程而定,一般收费在1-5万元不等。
学习收获
本机构的大数据培训课程内容丰富,质量较高,注重实操性和实战性,能够为学员的工作和学习带来实实在在的帮助。学员在学习过程中可以提升自己的数据分析与管理能力,为今后的职业道路打下良好的基础。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。如果您有更多的问题,可以联系在线客服,预约免费体验课,以在此基础上寻找出适合自己的大数据培训机构。
培训项目:前端HTML培训、Java培训、Python培训、物联网培训、UI培训、UE培训、网络安全培训、软件测试培训、云计算培训、大数据培训、互联网运营、视频剪辑培训
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