JAVA基础
学习内容:JAVA基础
阶段项目:EASYMALL项目
学习目标:学习JAVA语言,掌握JAVA程序编写、面向对象程序开发,为后续学习提供良好的语言基础。
大数据就业前景怎么样?
据工作社交渠道LinkedIn发布的《2016年我国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下我国互联网工作需求最旺盛的六类人才职位。其间研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告标明,数据分析人才的供应指数最低,仅为0.05,归于高度稀缺。根据我国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来我国基础性数据分析人才缺口将到达1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
大数据(big data),是指需要通 过快su获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。
人才需求供不应求
学习内容:JAVA基础
阶段项目:EASYMALL项目
学习目标:学习JAVA语言,掌握JAVA程序编写、面向对象程序开发,为后续学习提供良好的语言基础。
学习内容:JAVAWEB,JAVAEE框架及架构。
阶段项目:EASYMALL项目
学习目标:使学员具有企业级项目开发能力,并深入学习互联网架构相关课程,掌握互联网架构相关知识。
胜任工作:JAVAEE工程师,JAVAEE互联网架构师
学习内容:大数据高并发基础,大数据离线分析,大数据实时分析,大数据内存计算,PYTHON 爬虫、数据可视化。
阶段项目:ZEBRA电信日制分析项目;FLUX网站流量分析项目。
学习目标:掌握分布式、高并发技术背景下海量数据的处理。
学习内容:算法、R语言、数据挖掘分析;
阶段项目:电商用户画像,推荐系统项目;
学习目标:可以基础具体问题建立数学模型展示给目标用户;
胜任工作:算法工程师,数据挖掘工程师,机器学习工程师,数据科学家。
专业的大数据培训机构,他们的讲师更专业,而且,对大数据的认知度也更高。因而第一点,咱们所侧重的就是大数据的讲师。经验丰富的讲师代表着什么,相信大家都很清楚。不论是课程解说的详细,还是授课方法更符合学员的特性,以及能够为求学员拓宽更多的知识点等,这些都在一定程度上帮助学员愈加高效的完成专业技能的学习。
高职高薪不再是梦!
精通java、scala、python等分布式开发和数据分析常用语言。 熟悉apache、cdh、hdp等商用大数据平台。 熟悉hadoop、spark、flink生态组件和企业级海量数据解决方案。 6年大数据开发和培训经验,具有完备的PB级数据治理经验。 曾任亚信(中国)科技(北京)数据组主要开发成员,参与开发MAXS安全运行和态势感知平台。 曾任互信互通软件科技有限公司(网络安全分析领域)大数据项目主管,参与开发tigerSOC、snakeSOC等网络报文分析和网络安全舆情信息平台。 曾任郑州景航教育科技有限公司大数据学院院长,自主研发大数据课程体系和企业级解决方案,期间为天建湖大数据产业园大数据专业顾问和郑州大学特邀校企合作大数据讲师。
具有15年项目开发及教学经验。精通Java EE常用技术,喜欢研究技术,更喜欢钻研讲授知识的方法。教育理念力求"授人以鱼不如授人以渔、让之以娱、加之以欲、减少其愚、给之以誉,成就其宇"。 经过多年的积累,可以将不同的知识点用通俗易懂地方式呈现出来,授课重逻辑讲方法,特别注意培养学生的建模能力,深受不同学历层次的学生认可和喜欢。
多年开发和教学经验,精通Java、JSP、Servlet、MySQL、Oracle等编程语言和数据库系统。精通基于MVC模式的Java Web的设计开发。对SpringMVC,MyBatis,Struts2,Hibernate等主流开源框架的开发,对框架(SSM、SSH)Shiro、JPA、 Spring Data、Spring Boot微服务框架开发等的实现原理、使用限制、应用场合有深入理解。
哪些人适合学习大数据?
1、应届大学生:缺乏作业经历和技能,对未来没有明确的规划,将来的就业前景不清楚,希望通过学习大数据跻身前沿技能职业,希望在起点上就高于他人。
2、传统职业人员:现在工作待遇不满意,上升空间有限或已进入工作瓶颈期,想要打破转行进入IT职业的在职人员。
由5000份企业需求研发 学员满意度达到99.7%。
由用友集团强力技术支持, 自主研发用友云供学员练习。
开设面授班,老师手把手教学,解决学员学不会问题。
涵盖主流的Hadoop、Storm Spark、数据可视化、算法 数据挖掘、用户画像等内容。
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优美温馨的教学环境
1、数学及统计学相关的背景;
2、计算机编码能力;
3、对特定运用范畴或职业的常识。
大数据工程师这个人物很重要的一点是,不能脱离市场的需求,由于大数据只要和特定范畴的运用结合起来才有价值。所以,在某个或多个笔直职业的经历能为应聘者积累对职业的认知,关于之后成为大数据工程师有很大帮助,因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。
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