为什么选择达内教育？

达内教育拥有完善的教学体系，课程研发团队时刻关注新技术和市场需求的变化，一年两次更新课程大纲，专注于培养企业真正需要的人才，达内在教学模式上坚持采用面授式培训教学，面授式的培训班教学模式更有针对性，导师和学员的互动比较频繁，面授式教学更考验导师的专业能力，达内大数据培训的导师是多年企业项目管理经验和教学经验的职场精英，对大数据知识有一定的疏导性，面授教学学员有不懂的可以随时解答，多年丰富的的IT培训经验，加上完善的就业服务体系，实战教学，及时吸纳新行业技术及项目案例，并根据实际教学效果进行调整，学员学得扎实且不落伍，专职老师对学员负责，明确自身岗位职责，依据企业需求，完全从学员角度出发，这些还不能成为你选择达内的理由吗。

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

大数据可以说已经成为一个具有全民关注度的词汇，那么目前学习大数据是否有前景呢，判定一项职业是否有就业前景首先要看市场需求，如果市场需求大，但该行业人才比较稀缺，那么该行业的就业前景就会很高，就业前景就会很好，目前大数据行业可以说是吸引着越来越多的人才想要加入，甚至跻身互联网的热门行业之一，目前来说，大数据在国内各个行业的落地，都已经有了初步的基础了，医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、互联网行业等，都在对大数据提出相应的需求，而这些行业当中，也在产生着基于大数据的新的人才需求，在信息化社会，大力发展大数据产业，越来越多的企业开始从数据中受益，导致市场对大数据专业人才的需求激增，为大数据工程师提供了更加广阔的就业前景，想要从事大数据相关的岗位工作，学习掌握相关的技能是首要的，可以选择参加专业的大数据培训课程，帮助你快速入行上岗

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

课程亮点可免费试学；可提前与课程顾问老师免费试听，试听满意后再报名缴费进行学习

适用对象高中及高中以上学历者；18-45岁的学员；无基础想转行者；技能提升、应届生；对计算机编程行业感兴趣者

课程目标掌握设计模式内容包括:(C++版本、java版本)、ejb设计模式、J2EE构架、UDDI、软件设计模式等

课程简介1.JavaSE阶段：学习Java发展历程、Java的技术结构、掌握编写Web应用、桌面应用、分布式系统、嵌入式系统应用等，包括面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量； 2.JavaWeb阶段：学习XML、HTML/CSS、MVC设计模式、JavaWeb高级开发技术、数据库高级开发技术。

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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