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

大数据随着互联网的发展而崛起，但据我国人才报告显示，大数据人才的供给指数低，仅为0.05，缺口大成为了大数据行业发展的一个瓶颈，目前大数据也是互联网比较热门的行业之一，正是因为如此，想要学习大数据的人越来越多。经过对比不难发现，现在互联网的不断发展，需要大数据相关人才的跟进，从大数据发展的趋势来看，各个行业对大数据的重视程度实在逐年上升的，人才需求也在增大，大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，随着企业越来越重视大数据的利用，大数据人才缺口已超百万，但国内大数据从业人员只有约30万人，大数据在不断往各垂直领域延伸发展，人工智能等领域的人才需求不断加大，从招聘会上我们就可以很好的发现这类人才的需求量惊人，并且行业对大数据专业人才的需求，也在不断增长，薪资待遇也在提升。

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！

大数据实战培训课程

学习目标从入门到精通，成为大数据开发工程师；全面掌握所学企业实用技能，高薪入职国内外名企成就自我

课程特色理论知识+项目实操+案例详解+助教督学+就业指导

就业保障免费重修服务、入学签订就业协议，全国合作企业10万余家

课程简介1.Hadoop技术栈：本阶段主要学习Linux实战、Zookeep-er、HDFS组件、覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、Hadoop生态体系； 2.Spark技术栈：本阶段主要学习Scala语言、SparkSQL、SparkMlib Spark GraphX、；HBASE技术；Sqoop运用流程；数据仓库东西HIVE。

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

大数据学习主要学什么

1. 编程语言基础：新手学大数据，首先要具备的是编程语言基础，，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，需要学习的软件主要包括JAVA、C++等，有时候编程语言要比大数据学习的时间更长；

2. Linux系统的基本操作：重点是要学习一下Linux环境的搭建，Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，搭建平台有Ubuntu、Centos，内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等；

3. 数据库：只要跟数据打交道就离不开数据库，SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能，当然，学习大数据SQL也是必经之路；

4. Hadoop架构设计：要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系

5. 统上经过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的重要一步。

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