现如今大数据工程师因为稀缺被很多知名企业高价聘请,因为大数据这门技术,国家也非常重视这块的人才。就目前来看大数据工程师的收入待遇,可以说是同类中的较高,以后的发展前景可以说是非常好的。
多样化辅导,全面性针对
综合运用技能点,提升代码熟练度,规范度,提高软件的质量意识。
小组开发接近企业真实开发的项目,提高编程能力;学习业务知识。
专业老师指导,按照真实项目开发流程来开发项目,提升就业能力。
理论与实训相结合,在体验和感悟中培养和提升个人综合职业素养。
芜湖北大青鸟大数据课程简介
课程大纲 | 核心技能点 | 核心能力培养 |
第一阶段:Java基础 |
Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析 深刻理解面向对象思想,掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题,具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力,为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。 |
熟练使用MyElipse开发Java程序 会使用Java编写常用的流程控制语句 理解并掌握面向对象思想及其三大特性 能够灵活运用Java常用类解决实际问题 会使用集合框架存储数据、I/O技术操作文件 能够实现多线程及网络编程 |
第二阶段:JavaWeb网站开发 |
HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN 能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发,并在真实生产环境下进行项目发布 |
了解B/S架构运行原理 掌握网页的开发和设计技能 掌握JavaWeb核心开发技能 掌握Linux应用部署和监控技能 掌握基本的JavaEE应用设计和开发技能 锻炼学员团队协作能力 |
第三阶段:SSM/SSH框架 |
MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库 能够胜任垂直架构下的Java开发工作,熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。 |
掌握SSM/SSH框架核心技能及应用开发技能 掌握Oracle数据库设计和应用技能 学会使用Git进行项目代码版本管理 学会使用Maven进行项目构建管理 |
第四阶段:基于分布式微服的互联网架构 |
分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等 能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作 |
培养学员基于分布式项目的业务架构、应用架构、技术架构、安全架构、网络拓扑架构等的设计和代码开发能力,以及在部署策略等方面的综合能力 培养学员分布式项目下核心业务处理能力 培养学员在分布式项目下对于高并发、数据最终一致性、性能优化等问题的解决处理能力 |
第五阶段:Python爬虫+ELK+分析 |
Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana 能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。 |
掌握Python编程 具备Python的爬虫开发、 数据获取和整理等能力 能够使用ELK进行数据导入、 查询和集成 |
第六阶段:Hadoop生态圈 |
HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase 能够胜任:Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。 |
掌握Hadoop集群配置与管理
掌握HDFS文件操作
掌握分布式计算原理
掌握基于Hive的数据ETL和数据查询
掌握HBase数据存储
掌握数据导入导出
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第七阶段:Spark技术栈 |
Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau 能够胜任:Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师 |
掌握Spark集群配置与管理,以及Spark离线计算
具备Scala和Python编写 Spark应用的能力
具备在企业数据湖中建立数据流程/通道、实施数据监管、规范数据管理和确保数据安全
具备数据采集、数据变换、数据建模、任务调度以及与企业应用的数据集成的能力
具备多种NoSQL数据存储的能力
掌握Hive/Spark实施数据变换、BI工具与 Hive、 NoSQL 的集成
掌握用户兴趣取向分析/航班飞行网图分析/电子商务消费行为分析/用户交易欺诈分析案例的具体实现
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第八阶段:实时流处理平台 |
Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts 能够胜任:大数据开发工程师、大数据架构师 |
掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用 具备实时流数据存储、计算、查询的能力 具备多种流处理框架的运用能力 掌握多种常见可视化工具的使用 掌握股票流数据实时分析/舆情分析案例 |
第九阶段:机器学习 |
Spark Mllib 能够胜任:大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师 |
掌握Spark机器学习数据结构及流程
掌握分类,聚类和推荐模型
掌握垃圾邮件分类
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大数据已经不仅仅是政府用来分析居民生活状态的工具了,现在它被广泛的应用于各个领域。医疗,教育,体育,金融,娱乐产业,房地产,电影电视剧的制作等等,都用上了大数据。大数据可以用来具体研究某一疾病的治疗,可以记录提高运动员的体育成绩,可以分析金融交易,可以用来掌握顾客的购买潜在需求,在多种行业中,大数据都可以用来分析顾客需求,优化业务流程,以此来提高企业业绩。所以在学完大数据后,你可以选择的就业领域会十分的广。大数据、人工智能必然成为未来互联网发展的大趋势,现在大数据仍然处于上升完善阶段。能及早入场将会获得更多的机会。毕竟在编程领域,工作经验以及执行能力是加分项。
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你还在担心以下问题?
学会大数据之后有哪些较好的发展方向?
学会大数据后一般的薪资水平大概多高?
学习大数据需不需需要很高的学历呢?
芜湖北大青鸟环境简介
荣誉证书
办公室
交流室
学校大楼
学校周围环境
教室过道
课程特色
1. 实战化教学,真实项目实践,让学员快速提升大数据分析技能。
2. 导师团队由业内资深数据专家和企业数据组建,保障教学质量和学习效果。
3. 课程结合实践,采用“学、做、评、改”的循环模式,让学习更高效。
课程目标
1. 熟练掌握大数据相关技术及工具的使用,掌握数据分析计算模型及其应用技巧。
2. 能够独立完成大数据分析任务,具备大数据处理、存储、分析演算能力以及丰富的数据可视化、分析呈现的技能和实践经验。
3. 掌握大数据分析的方法和思路,具备数据挖掘、数据清洗、数据建模等基础技能,能够快速适应业务需求。
学习对象
1. 有志从事大数据分析、数据挖掘、数据建模、大数据处理等相关方向的从业人员;
2. 希望从事大数据分析领域的学生、自由职业者;
3. 对大数据管理、分析、应用有兴趣的人群。
课程内容
1. 大数据基础知识培训;
2. 数据采集、清洗、处理、储存等内容;
3. 数据模型、算法、挖掘等方面的内容;
4. 大数据分析、可视化呈现、报告撰写等内容。
学习时长
2个月。每周2次课程,每次3小时,共计48个课时。
收费范围
税前4800-5800元。
学习收获
1. 全面提升大数据处理、储存、分析、呈现的能力;
2. 获得了丰富的数据分析案例、实践经验,能够更好的适应实际工作需要;
3. 通过项目实践积累开发经验和工作经验。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。我们将竭诚为学员提供高效、专业的大数据分析培训服务。
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