为什么学大数据选择达内？

想学习大数据技术的朋友，参加职业培训无疑是非常快捷、掌握技术的不二法门，这里推荐达内教育，达内教育专注于IT培训多年，达内教育在教学上实行项目实战演练式教学，让学员更快地就业融入职场，阶段性的组织学生小组搭建项目，每一个实战项目都是企业项目，达内始终坚持面授，这一点是很多机构难以匹敌的，对于学员来说非常重要，懂不懂、会不会直接反馈给讲师，讲师会根据学员掌握程度调整授课节奏，加强课余时间补习，确保学员掌握知识点，师资力量雄厚，教学经验丰富，均由行业大数据开发工程师组成，极大地契合了企业对员工的要求，让学员离就业更近一步，旨在让每一位学员高薪就业，教学的硬件设备都不断地进行更新，保障学员的学习体验，学与练交叉进行强化记忆，你所要做的就是认真听，勤于问，乐于练。

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

随着科技的发展和信息技术的发展，人们逐渐认识到了大数据的巨大价值，同时对大数据相关人才的需求量也在每天递增，大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算等技术，，大数据技术发展的如火如荼，结合市场的大数据融合技术及服务，正在互联网行业形成迅猛的发展势头，大数据涉及全行业多个领域，腾讯、阿里等互联网巨头企业对大数据开发工程师的薪酬高达年薪百万元，面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现，同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值，然而大数据人才极具匮乏，因此很多大数据零基础的人员想要入行做大数据。

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！

大数据分析师培训课程

课程亮点全程跟班答疑；定期直播串讲；五分钟内有问必答；出勤率和进度监督

适用对象年满20周岁；专科及以上学历的学员；适合大学生、在职提升、转行或待业等有志于进入IT软件行业发展的人群

学习目标掌握Hadoop架构应用于大数据分析、大数据分析之数据库理论和工具Mysql、Hbase、Hive和Sqoop、Spark-SQL进行交互式数据查询、Spark-Streaming流式计算框架、Spark-MLlib进行机器学习、Spark-GraphX进行图计算、Pyspark进行大数据分析和机器学习、企业真实的大数据分析场景案例

课程简介1.Java基础：Java基础语法、Web技术及交互运营基础、Web网页开发、面向对象编程常用类、Java基本语法中的常量、变量声明和使用、运算符、数据类型以及相互转换； 2.JavaEE核心：、Java的技术结构、JavaWeb高级开发技术、服务器端技术、掌握SSM框架并进行整合、掌握Maven的模块开发、静态的网页技术，并且可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作。 3.Python开发：Python核心编程、Python全栈开发基础、Python全栈开发项目实战、网络爬虫、数据分析 人工智能。 4.Linux运维：网络基础、Linux基础、Linux运维自动化、数据库运维管理、企业级云架构管理与综合实战(PaaS TaaS)。 5.软件测试：功能测试、基于Python的自动化测试：Selenium和Appium、接口测试：Jmeter、性能测试：Loadrunner。

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。

抢免费试听名额 客服