为什么选择达内教育？

在达内教育学习，拒绝复制代码敲键盘等硬编程方式，毕竟大数据的学习离不开实战项目的训练操作，作为大数据学习的很重要一项也是比较重要的一项，大数据实战项目的训练培养学员的动手操作能力，提前熟悉企业工作流程，提升自身专业技能，这样的大数据人才普遍比较受企业欢迎和青睐，达内注重培养你的“编程思维”让学员参与真实的企业级项目研发，具备1-2年项目经验，讲师也不仅仅给你传授知识，更教你如何拆解分析项目难题，提升解决实际问题的能力，就业、班主任全程跟班，把握每个学员的学习状态，并有职业素养课和就业指导课，课上有讲师授课，课余有技术工程师全程陪伴，只要你不懂就问，就会有技术老师随时随地答疑，帮你解决所有技术难点不让难题陪你过夜。

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

众所周知，IT行业的工资是很高的，而大数据也是属于IT行业之一，并且这个行业的薪资水平还是处于比较高的部分，而大数据开发是大数据的重要职业发展方向，也就是我们常说的大数据工程师，大数据现在已经成为非常热门的行业，大数据分析与IT也有着很紧密的，因此大数据工程师的工资也会很高，未来几年的工作前景也很可观。即随着工作时间和工作能力的增长，数据工程师的工资待遇将逐年提高，各大企业都在积极的招聘大数据人才，无论是是工业、农业、商业，还是第三产业，都受到了大数据的影响，大数据工程师对应的岗位可分为大数据研发工程师、大数据挖掘工程师、大数据架构师、大数据运维工程师等等，发展方向选择性广泛并且人才缺口巨大，因此现在开始学习大数据技能进入大数据行业，无疑是明智的选择。

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

大数据中的一些小知识

大数据的定义大数据，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法经过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯

大数据的特点在各行各业均存在大数据，数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大是它的特点，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律

大数据的采集大数据时代数据的采集也不再是技术问题，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量，我们怎样才能找到其内在规律

大数据的挖掘和处理大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术

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