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成都大数据培训机构哪里好

    随着大数据行业的迅速发展,大数据人才紧缺。特别是在成都这种大城市,高薪都很难找到大数据开发人才,因为大数据行业应用广泛,职业选择多达几十种,所以,未来从事大数据工作,就意味着高薪、稳定。那么,成都大数据培训机构哪里好?是学员比较关注的问题。下文我们带您一起来详细的了解下,希望可以帮到您。

大数据是什么意思

    大数据就是一种数据集合,具有数据量大、处理速度快、类型多样、价值密度、真实性等特点,在获取、存储、管理、分析等方面,大大超出了传统数据库软件工具的能力。
    大数据技术是从大规模数据库,分布式文件系统,云计算平台,互联网和可扩展的存储系统等各种类型的数据中,快速获得有价值的信息。整个过程从数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测直至结果呈现。
    大数据的主要作用有三点,一是大数据使决策更加科学有效。二是大数据创造更多的新产业和新业态。三是大数据改变了人们的生产生活方式。
    大数据智能时代已来临,有机遇也有挑战。在未来,大数据应用将会转为理性发展,前景乐观,大量的企事业单位将实现数字化转型,以适应新时代的需要。因此,我们要充分认识到大数据的重要作用和意义,积极主动的学习大数据,运用大数据,让大数据更好的帮助我们决策、推动经济发展、方便群众生活。
 

成都大数据培训机构

    大数据不仅仅是数据量大,重要的是对大数据进行分析,获取智能的、深入的、有价值的信息并合理应用,这就需要使用者具备一定的数据分析运用能力,要达到这一目标,需要经过系统的学习和培训,方能游刃有余。目前,在成都大数据培训机构有几家,各有特色,其中成都中公优就业培训机构相对来说比较不错,学校开设的大数据培训班课程设置科学合理,封闭式小班教学,知名教师亲自授课,通过真实项目案例,采用四分理论六分实战的教学模式,面对面手把手教学,保证学员的学习效果。

成都大数据培训班内容

课程阶段 课程主题 学习内容
第一阶段 Java基础 Java基础语法 面向对象编程 常用类和工具类 集合框架体系 异常处理机制 文件和IO流 移动开户管理系统 多线程 枚举和垃圾回收 反射 JDK新特性 通讯录系统
第二阶段 JavaEE核心 前端技术 数据库 JDBC技术 服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git
第三阶段 Hadoop生态体系 Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台
第四阶段 Spark生态体系 Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink
第五阶段 项目实战+机器学习 高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习
第六阶段 就业指导 企业面试前期准备与技巧 专业指导 企业面试复盘
 

成都大数据培训费用

    成都中公优就业IT培训开设的大数据培训班课程内容涵盖大数据开发、运维、分析、挖掘等各个阶段,又分为多个班型,学费在几千元到一万多元不等。为了给学员提供良好的学习体验,成都中公优就业提供免费体验课,可以先体验后选择。大家在选择培训机构时,一定要认真对比,选择性价比高的机构,不要盲目选择以免浪费时间和费用。

 
—— 自主研发课程,内容科学完善 ——

    课程内容涵盖知识点广,课程包括HTML5&CSS3、jQuery、AJAX&JSON、Servlet、JSP、Spring、SpringMVC、MyBatis、Maven、Linux、Redis、Git/Git Hub、MongoDB等,课程内容与时俱进,紧跟市场需求,课程难度由浅入深。层层递进深入。
 
—— 理论+实战 ——

    学校课程采取四分理论六分实战的合理教学方式,课程设置科学合理;
 
—— 强大的师资力量 ——
 
    学校业内大咖级的师资亲自授课,真实项目Leader,行业经验、案例精髓,毫无保留倾囊相授;
 
—— 就业服务 ——
 
    学校与多家名企合作,定期举办名企双选会,专属就业老师根据学员的学习情况进行专属的就业指导。

 
大数据就业前景
    大数据作为一个全新的互联网行业,发展态势良好,就业前景广阔,大数据行业的未来将呈直线上升趋势。学员学成后可以在大数据开发分析、物联网和人工智能领域发展,具体岗位有:大数据工程师、大数据开发工程师、大数据维护工程师、大户数研发工程师、大数据架构师、大数据分析师、大数据挖掘师、大数据运维工程师等。
 
成都中公优就业大数据培训机构地址
 
四川中公未来学习城  地址:双流区大件路文星段与月星路交汇处
郫县学习中心 地址:郫县红光镇1958时代广场中公教育
温江学习中心 地址:成都市温江区学府路北段636号
都江堰学习中心 地址:都江堰市建设路217号三楼中公教育,太平洋电影城对面
双流学习中心 地址:双流区东升街道三强南路一段65号
简阳学习中心 地址:简阳市石桥镇河东新区金融街277号
金堂学习中心 地址:金堂县滨江路二段314号
新都学习中心 地址:新都区兴乐北路1288号派都广场A座
龙泉学习中心 地址:成都市龙泉驿区翠龙街66号第九空间大厦
邛崃学习中心 地址:邛崃市临邛镇双石街34~36号
成都大学学习中心 地址:成都市龙泉驿区十陵镇上街1号
川师大学习中心 地址:成都市龙泉驿中国电建地产云立方2栋附205
理工大学习中心 地址:成都市成华区理工大学理工东苑民智路24-16号
川农学习中心 地址:成都市温江区惠民路256号
电子科大学习中心 地址:四川省成都市高新西区合作路89号
成都信息工程大学学习中心 地址:航空港长江路三段138号
四川传媒学院学习中心 地址:郫都区团结镇学院街18号
彭州学习中心 地址:彭州市天府东路50号
郫筒学习中心 地址:成都市郫都区郫筒镇城东巷62号
 
分布式编程:

AMPLab SIMR:用在Hadoop MapReduce v1上运行Spark;
Apache Beam:为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言;
Apache Crunch:一个简单的Java API,用于执行在普通的MapReduce实现时比较单调的连接、数据聚合等任务;
Apache DataFu:由LinkedIn开发的针对Hadoop and 和Pig的用户定义的函数集合;
Apache Flink:具有高性能的执行时间和自动程序优化;
Apache Gora:内存中的数据模型和持久性框架;
Apache Hama:BSP(整体同步并行)计算框架;
Apache MapReduce :在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型;
Apache Pig :Hadoop中,用于处理数据分析程序的高级查询语言;
Apache REEF :用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架;
Apache S4 :S4中流处理与实现的框架;
Apache Spark :内存集群计算框架;
Apache Spark Streaming :流处理框架,同时是Spark的一部分;
Apache Storm :Twitter流处理框架,也可用于YARN;
Apache Samza :基于Kafka和YARN的流处理框架;
Apache Tez :基于YARN,用于执行任务中的复杂DAG(有向无环图);
Apache Twill :基于YARN的抽象概念,用于减少开发分布式应用程序的复杂度;
Cascalog:数据处理和查询库;
Cheetah :在MapReduce之上的高性能、自定义数据仓库;
Concurrent Cascading :在Hadoop上的数据管理/分析框架;
Damballa Parkour :用于Clojure的MapReduce库;
Datasalt Pangool :可选择的MapReduce范例;
DataTorrent StrAM :为实时引擎,用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响,实现分布式、异步、实时的内存大数据计算;
Facebook Corona :为Hadoop做优化处理,从而消除单点故障;
Facebook Peregrine :MapReduce框架;
Facebook Scuba :分布式内存数据存储;
Google Dataflow :创建数据管道,以帮助其分析框架;
Netflix PigPen :为MapReduce,用于编译成Apache Pig;
Nokia Disco :由Nokia开发的MapReduc获取、转换和分析数据;
Google MapReduce :MapReduce框架;
Google MillWheel :容错流处理框架;
JAQL :用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言;
Kite :为一组库、工具、实例和文档集,用于使在Hadoop的生态系统上建立系统更加容易;
Metamarkets Druid :用于大数据集的实时e框架;
Onyx :分布式云计算;
Pinterest Pinlater :异步任务执行系统;
Pydoop :用于Hadoop的Python MapReduce和HDFS API;
Rackerlabs Blueflood :多租户分布式测度处理系统;
Stratosphere :通用集群计算框架;
Streamdrill :用于计算基于不同时间窗口的事件流的活动,并找到最活跃的一个;
Tuktu :易于使用的用于分批处理和流计算的平台,通过Scala、 Akka和Play所建;
Twitter Scalding:基于Cascading,用于Map Reduce工作的Scala库;
Twitter Summingbird :在Twitter上使用Scalding和Storm串流MapReduce;
Twitter TSAR :Twitter上的时间序列聚合器。