为什么选择达内教育？

达内大数据培训机构是一家全国连锁的教育培训机构，与上千企业有人才输送合作关系，为学员提供海量就业机会，让学员轻松斩获高薪Offer，学校师资力量雄厚，更有从业15年的教师在校授课，让学员用短的时间实现从到专业，从专业到精英的目标，学校每月循环开班，让学员可以随到随学，不浪费学员的宝贵时间，严管严控，定期测试，达内教育在学员每个学习阶段结束，都会进行阶段测试，确保学员真正的掌握了知识，对每一个学员负责到底，认真学习，多彩生活，从学员学习状态调整，到生活中的困难协助，从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动，都有班主任家人般的鼓励支持。

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

大数据作为近几年的热门新兴技术，可以说涉及的行业广泛，学生学完大数据应用开发后，其就业领域是很宽广的，不管是传统领域，还是新兴领域，都需要大数据人才，很多领域都有所涉及，并且大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖多模态计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习等技术，所以发展方向选择性广泛并且人才缺口巨大，工作机会更多，大数据技术能够进行大数据的采集、分析、 开发等,因此可以在电商、金融、医疗、交通、教育、电信、安防、传媒、能源、电力等各领域从事大数据相关工作，因此很多人员想要更快入行做大数据选择参加大数据学习培训，但是大部分人对大数据的了解不多，那么如何掌握真正实用的大数据技术，可以来达内参加大数据培训班免费试听课程，了解一下，课程是否适合自己。

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

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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