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

近年来，大数据行业受到更多的年轻人的青睐，在IT技术领域，大数据拥有较好的发展方向，并有广阔的就业前景和发展空间，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，是一项热点新兴技术，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，大数据可实现的应用可归纳为两个方向：精确定制和预测。例如，在搜索引擎上搜索相同的内容，每个人会得到不同的结果，定制新闻服务或者网游。其次是营销、百度推广、淘宝推广，或者你去了一个地方，周边消费设施自动等等，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。然而迅速更迭的大数据时代，却不失人才济济的场面，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，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

数学不好可以学大数据吗

在学习大数据这门热门的技术之前，很多小伙伴都有着这样的担忧，那就是自己对于数学不擅长，那么在学习大数据的时候会不会比较困难呢？下面和小编一起来看看数学不好可以学大数据吗？

在大数据学习过程中，不要老想着学不好，难度大等等，否则容易从心底产生畏难情绪，后面反而很难学好，在大数据的学习中，学习的内容包括Java、Linux、Hadoop、Hive、oozie、Web、Python、Hbase、Kafka、Spark等，这些知识的学习才是真正的大数据技术的学习，与数学没有直接的关系。

并且，在大数据相关的工作当中，岗位不同，对专业技能的需求点也有所不同。对于数学要求比较高的是大数据分析师等岗位，该岗位确实需要一定的数学基础，但相信大家对于高数、线性代数、概率论以及矩阵都有过一定了解。在实际的工作当中，我们需要的是会应用，而不是在理论上去纠结，学好并不是难事。

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