为什么学大数据选择达内？

1、达内师资专业且负责，面对面手把手教学，及时解决每一位学员的疑问；

2、达内拥有多年的丰富培训经验，拥有多位有经验的大数据教师；

3、因材施教，培养学生动手能力和综合素质，使学生成为IT行业可持续发展人才；

4、在专业课程研发团队的带领下，形成了独特、专业的课程教学体系，是大部分小伙伴学习大数据的好去处；

5、真实项目Leader，行业经验、案例精髓，毫无保留倾囊相授；

6、学员在达内能够经过大项目贯穿驱动式教学提高学员对项目业务功能的感悟；

7、学员在达内能够体验在项目中学知识、在项目中得到成功的快乐。

课程简介

JavaSE

掌握能力：掌握java基础编程能力、面向对象思想、集合操作、多线程操作和文件IO操作能力 胜任职位：具备Java基础编程能力，但几乎不能胜任相关开发岗 就业月薪范围：5000+

Hadoop生态

掌握能力：掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力 胜任职位：实时数仓工程师、数仓工程师、Flink研发工程师、大数据架构师 就业月薪范围：15K-30K+

Spark生态

掌握能力：离线和实时数据的处理能力、Spark处理数据能力 胜任职位：Spark研发工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、实时研发工程师 就业月薪范围：12K-22K

Flink生态

掌握能力：掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力 胜任职位：实时数仓工程师、数仓工程师、Flink研发工程师、大数据架构师 就业月薪范围：15K-30K+

为什么学习大数据

大数据可以说已经成为一个具有全民关注度的词汇，那么目前学习大数据是否有前景呢，判定一项职业是否有就业前景首先要看市场需求，如果市场需求大，但该行业人才比较稀缺，那么该行业的就业前景就会很高，就业前景就会很好，目前大数据行业可以说是吸引着越来越多的人才想要加入，甚至跻身互联网的热门行业之一，目前来说，大数据在国内各个行业的落地，都已经有了初步的基础了，医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、互联网行业等，都在对大数据提出相应的需求，而这些行业当中，也在产生着基于大数据的新的人才需求，在信息化社会，大力发展大数据产业，越来越多的企业开始从数据中受益，导致市场对大数据专业人才的需求激增，为大数据工程师提供了更加广阔的就业前景，想要从事大数据相关的岗位工作，学习掌握相关的技能是首要的，可以选择参加专业的大数据培训课程，帮助你快速入行上岗

广州大数据培训机构IT培训

校区地址在线报名

达内教育

学校介绍： 达内教育是属于美国上市公司的一个教育机构，成立17年来一直专注于IT培训，达内携手Adobe，联合培养设计人才，达内拥有的教学设备，全Mac机房，确保学员学习质量，达内遍布全国近70余城市近330家培训中心，学员随时随地都可以选择学习，非常方便！

大数据培训课程

适用对象大学生&应届毕业生；时间充裕，需要学的内容很多，不知该如何学习；想经过从事大数据行业相关工作，获得高薪稳定职业

课程目标熟悉大数据开发基本流程和技术架构； 熟悉机器学习算法理论基础； 熟悉Python语言基础及数据算法库； 熟悉机器学习应用场景； 熟悉Spark机器学习框架； 熟悉数据分析平台开发全流程； 熟悉大数据推荐系统的开发全流程

就业保障从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力 让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作

课程简介1.大数据基础：开源的大数据生态系统平台剖析、大数据思维、大数据产业链、大数据应用场景、当前大数据解决方案与传统数据库方案的剖析比较； 2.Linux集群：Linux的x86服务器集群管理、Linux网络配置管理、Linux操作系统知识； 3.Hadoop大数据平台：Hadoop的核心组件剖析、Hadoop的发展历程以及产业界的实际应用介绍、分析处理的工作原理与机制、基于Hadoop平台的PB级大数据存储管理。

机构优势

Course objectives Course objectives

01 处理海量数据

采用分布式架构处理海量数据，更大集群规模达到20台

02 任务详情

详细清楚的监控各项任务的进展情况

03 硬件监控

监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源，通过HTTP , ICMP等通用网络协议监控互联网应用的可用性

04 负载均衡

多台云主机间实现应用程序流量的自动分配。可实现故障自动切换，提高业务可用性，并提高资源利用率

05 大数据云主机

达内提供大数据云主机试验环境的机构

06 24h学习

随时随地的练习，便于师生交流

07 积累经验

提前体验云环境，为云越来越普遍的趋势提前积累经验

08 避免事故

云平台可以有效地避免项目，数据等的丢失

如何利用大数据做行业分析

进行大数据分析，虽说各个行业都不一定相同，但是基本思路都是一样的，分析的对象有：市场，用户，渠道，效果，这几大类，如果有条件还可以进行分支拓展。

1.对市场/行业进行大数据收集，可以从大方向以及小方向进行，大的方向可

以从政治，经济，社会，技术这几个入手，小方向可以从产品分析入手；

1. 对于用户的调查，数据内容包括：身份，行为，居住，交际圈等，也包括年龄，性别，学历，消费情况，兴趣爱好，在哪些圈子等等；

2. 对产品进行数据分析，可以经过人群，从人群——市场——渠道——产品，可以得到市场，经过渠道可以得到人群，经过人群又可以得到产品的使用情况；

3. 营销效果的分析，包括用户的行为，渠道的流量变化，以及一个较终的成本收益，投资回报率等。

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