發(fā)布時間:2023-04-21 11:07:36來源:有考培訓(xùn)網(wǎng)綜合
真實(shí)的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)部署環(huán)境,練習(xí)上課均在云平臺操作。
達(dá)內(nèi)教育集團(tuán)成立至今,已形成高等培訓(xùn)、高級人才、青少培訓(xùn)、高等軟件為一體的多元化、綜合性的職業(yè)教育及人才服務(wù)品牌。達(dá)內(nèi)集團(tuán)憑借技術(shù)研發(fā)實(shí)力、過硬的教學(xué)質(zhì)量、成熟的就業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì),為學(xué)員提供強(qiáng)大的職業(yè)競爭力,在用人企業(yè)中樹立了良好的口碑。
大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素,確保以有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和利用。達(dá)內(nèi)舉辦項(xiàng)目峰會,旨在打造更貼近企業(yè)的項(xiàng)目,邀請企業(yè)反饋就業(yè)需求、按照企業(yè)的需求組織項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)峰會,實(shí)現(xiàn)就業(yè)人員和企業(yè)的雙向?qū)凇?/p>
學(xué)大數(shù)據(jù)哪里有培訓(xùn)班?大數(shù)據(jù),又稱巨量資料,指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具,在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。
大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、要求實(shí)時性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù),但是眾多的信息和咨詢是紛繁復(fù)雜的,我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。
學(xué)大數(shù)據(jù)哪里有培訓(xùn)班
達(dá)內(nèi)教育隸屬于達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán),是達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán)直屬學(xué)院。學(xué)院成立旨在建立軟件高級人才培養(yǎng)的通道,促進(jìn)我國信息產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。依托達(dá)內(nèi)集團(tuán)國內(nèi)持平的課程體系(TTS6.0),雄厚的師資力量,廣闊的就業(yè)平臺。
作為國內(nèi)IT培訓(xùn)的實(shí)力品牌,達(dá)內(nèi)集團(tuán)的每一名員工都以"幫助每一個學(xué)員成就夢想"為己任,也正因?yàn)檫_(dá)內(nèi)人的執(zhí)著與努力,達(dá)內(nèi)堅(jiān)持為社會輸送合格人才,為中國IT行業(yè)的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。
達(dá)內(nèi)特色辦學(xué),推出差異化教學(xué)模式,因材施教。開設(shè)了豐富多樣的IT技術(shù)課程:Java企業(yè)級應(yīng)用軟件工程師、Java互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)軟件工程師、Java大數(shù)據(jù)工程師、Web前端開發(fā)工程師、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維與網(wǎng)絡(luò)安全、Linux云計(jì)算工程師、Python 人工智能軟件工程師、國際嵌入式軟件工程師、C++國際軟件工程師、PHP/web.3.0互聯(lián)網(wǎng)工程師、國際軟件測試工程師、Android軟件工程師、IOS軟件工程師、.NET軟件工程師、全鏈路UI設(shè)計(jì)師、商業(yè)插畫、商業(yè)視覺設(shè)計(jì)課程、產(chǎn)品級UED交互設(shè)計(jì)師、全棧式CAD設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品經(jīng)理、VR開發(fā)工程師、VR次世代模型師、高級網(wǎng)絡(luò)營銷師、新電商運(yùn)營官、企業(yè)級影視視效、人力資源經(jīng)理人課程、總賬會計(jì)課程。
大數(shù)據(jù)專業(yè)需要學(xué)習(xí)哪些課程?
1、數(shù)據(jù)庫模型的理解,包括分布式文件數(shù)據(jù)模型,文檔數(shù)據(jù)模型,圖數(shù)據(jù)模型,以及數(shù)據(jù)容器格式,數(shù)據(jù)列式格式,數(shù)據(jù)序列化,數(shù)據(jù)壓縮等
2、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),例如Hadoop的分布式文件系統(tǒng),文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB,elasticsearch等,理解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫索引結(jié)構(gòu)與nosql索引結(jié)構(gòu)區(qū)別等
3、學(xué)習(xí)實(shí)時流技術(shù),包括kafka消息隊(duì)列,elk日志流分析,storm流式計(jì)算,spark streaming,flink這些近似流的微批處理,學(xué)習(xí)流式連接,流式窗口,cdc數(shù)據(jù)捕獲等流模式
4、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)批處理,包括Hadoop MapReduce的分布式技術(shù),排序,連接,匯聚,分區(qū)等,學(xué)習(xí)hive,sqoop,flume等Hadoop生態(tài)工具,學(xué)習(xí)hbase列式稀疏存儲,理解其與hdfs之間的優(yōu)化方式和應(yīng)用領(lǐng)域,學(xué)習(xí)spark工具體系,包括spark SQL ,spark rdd,spark dataframe,spark 的scala等
5、學(xué)習(xí)圖處理,包括spark graphX,Apache giraph這些分布式superstep機(jī)制的圖處理,學(xué)習(xí)Neo4j圖數(shù)據(jù)庫
6、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)治理,包括hive metastore元數(shù)據(jù)庫,Hadoop安全認(rèn)證,服務(wù)級別認(rèn)證,hdfs kms加解密架構(gòu),oozie工作流,Apache falcon生命周期,Apache atlas元數(shù)據(jù)管理
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