为什么选择达内教育？

1.达内采用双师教学，全称助教老师陪伴和监督人才推荐，人才定制培养；

2.与企业展开合作，整合资源，搭建互联网行业优质人才输送平台，多家合作企业打开职场通道；

3.达内采用分级辅导，因材施教，学员可以根据自己的基础以及未来的职业发展选择适合自己的班型；

4.达内与有人才需求企业展开合作，签订人才培养协议，按需求定制培养软件人才，学员毕业即可直接入职名企；

5.达内采用理论和实践相结合的授课方式，培训很多项目源于企业真实项目；

6.达内就业老师利用企业HR人脉，将学员简历直接推送到HR手中，学员可快速面试入职；

上门招聘：企业定期上门招聘，在毕业班进行人才选拔，表现即可直接录用；

7.达内不仅在培训课程体系拥有优势，就业上也非常有保障，达内目前有15万家合作企业。

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

近来大数据深受大家的关注，虽然有些统计数据显示大数据人才需求旺盛的城市主要分布在经济发达及大数据行业发展优先的地区。但随着新技术时代的到来，众多行业面临转型升级，选择一线城市就业固然是不错的选择，但二三线城市的发展潜力,将为大数据人才提供广阔的舞台。再者因为大数据是一项热点新兴技术，并且互联网的发展带动了大数据行业的发展，因此被广泛关注和应用，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，涉及全行业多个领域，更是成为企业创新发展、拓展商机的重要手段，再加上教育、金融、零售、交通、工业等都离不开大数据，很多大数据零基础的人员想要入行做大数据，选择大数据培训来进行系统学习提升专业技术。

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

适合学员在职提升，IT技术提升

使用教材达内教育课程研发团队研发教材，线下授课

课程目标熟练java、C、C++、uml、RUP、XML、socket通信(通信协议)--学习搭建应用系统所必须的原材料，学习分布式系统、组建等内容

课程简介课程覆盖Java编程技术、Linux命令、Linux基础操作、JavaEE深度开发、互联网架构开发、大数据开发、算法数据挖掘分析等Java大数据全栈技术内容，一站式解决学员Java大数据学习需求，满足学员高薪就业所需技术广度

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

掌握大数据技术能从事那些岗位

1. 大数据工程师：运用编程语言实现数据平台和数据管道开发，需要计算机编程能力；

2. 数据挖掘师/算法工程师：数据建模、机器学习和算法实现，需要业务理解、熟悉算法和精通计算机编程；

3. 数据分析师：运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力；

4.大数据架构工程师：主要负责大数据框架和大数据应用的程序设计、开发和维护；

5.大数据开发工程师：主要负责基于大数据技术对海量数据的自动分析处理和挖掘工作；

6.大数据运维工程师：主要负责负责大数据基础平台的运维，保障平台的稳定可用。

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