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来源：太原优就业IT培训学校时间：2020/9/16 17:55:47

小店区大数据分析培训机构选哪家

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小店区大数据分析培训机构选哪家

　　随着互联网的不断发展，大数据技术应用在各个领域都有不同的表现形式，而今天我们就一起来了解一下，大数据存储安全都需要关注那些问题。

　　大数据平台处理数据的模式与传统信息系统对数据的处理模式不同。传统数据的产生、存储、计算、传输都对应明确界限的实体(视为分段式)，可以清晰地通过拓扑的方式表示。这种分段式处理信息的方式，用边界防护相对有效。

　　但在大数据平台上，采用新的处理范式和数据处理方式(MapReduce、列存储等)，存储平台同时也是计算平台，采用分布式存储、分布式数据库、NewSQL、NoSQL、分布式并行计算、流式计算等技术，一个平台内可以同时采用多种数据处理模式，完成多种业务处理，导致边界模糊，传统的安全防护方式难以奏效。

　　(1)大数据平台的分布式计算涉及多台计算机和多条通信链路，一旦出现多点故障，容易导致分布式系统出现问题。此外，分布式计算涉及的组织较多，在安全攻击和非授权访问防护方面比较脆弱。

　　(2)分布式存储由于数据被分块存储在各个数据节点，传统的安全防护在分布式存储方式下很难奏效。

　　①数据的安全域划分无效;

　　②细粒度的访问存储访问控制不健全,用作服务器软件的NoSQL未有足够的安全内置访问控制措施,以致客户端应用程序需要内建安全措施，因此产生授权过程身份验证和输入验证等安全问题;

　　③分布式节点之间的传输网络易受到攻击、劫持和破坏使得存储数据的完整性、机密性难以增加;

　　④数据的分布式存储，增大了各个存储节点暴露的风险，在开放的网络化社会，对于攻击者而言更容易找到侵入点，以相对低成本就可以获得“滚雪球”的收益，一旦遭受攻击，失窃的数据量和损失是十分巨大的;

　　⑤传统的数据存储加密技术，在性能效率上面很难满足高速、大容量数据的加密要求。总结大数据的分布式存储主要的安全挑战归结为两方面：数据丢失和数据泄露的风险。

　　(3)大数据平台的访问控制的安全隐患主要体现在：大数据应用中的用户多样性和业务场景多样性带来的权限控制多样性和精细化要求，超过了平台自身访问控制能够实现的安全级别，策略控制无法满足权限的动态性需求，传统的角色访问控制不能将角色、活动和权限有效地对应起来。因此，在大数据架构下的访问控制机制还需要对这些新问题进行分析和探索。

　　(4)针对大数据的新型安全攻击中具代表性的是持续性攻击(APT)。由于APT的潜伏性和低频活跃性,使其持续性成为一个不确定的实时过程,产生的异常行为不易被捕获。传统的基于内置攻击事件库的特征实时匹配检测技术,对检测APT攻击无效。大数据应用为入侵者实施可持续的数据分析和攻击提供了极好的隐藏环境,一旦攻击得手,失窃的信息量甚至是难以估量的。

　　(5)基础设施安全的核心是数据中心的设备安全问题，包括传统的安全风险和特有的安全风险，传统的安全防范手段如网络防DDOS攻击、存储加密、容灾备份、服务器的安全加固、防病毒、接入控制、自然环境安全等;特有的安全风险，主要来自大数据服务所依赖的云计算技术引起的风险，包括如虚拟化软件安全、虚拟服务器安全、容器安全，以及由于云服务引起的商业风险等。

　　(6)服务接口安全。由于大数据平台支撑的业务应用多种多样，对外提供的服务接口千差万别，这对攻击者通过服务接口攻击大数据平台带来机会，因此，如何增加不同的服务接口安全是大数据平台的又一巨大挑战。

　　(7)数据挖掘分析使用安全。大数据的应用核心是数据挖掘,从数据中挖掘出高价值信息为企业所用，是大数据价值的体现。然而使用数据挖掘技术，为企业创造价值的同时，容易产生隐私泄露的问题。如何防止数据滥用和数据挖掘导致的数据泄密和隐私泄露问题，是大数据安全一个主要的挑战性问题。

太原大数据培训

大数据来袭，你准备好推塔了吗？

　　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。它具有大量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低特征。未来大数据相关人才缺口巨大。

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薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨

只有想不想学，没有能不能学

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理论、实战双向并行，奠定入行扎实基础

第一阶段

Java基础

　　Java基础:

　　Java基础语法面向对象编程常用类和工具类集合框架体系异常处理机制文件和IO流移动开户管理系统多线程枚举和垃圾回收反射 JDK新特性通讯录系统

　　培养方向：

　　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、分支结构、循环结构、方法的定义和使用、数组、内存结构; 面向对象的编程思想；掌握类和对象的定义和使用;理解封装、继承、多态等特性；掌握抽象类接口的特点和使用方式；充分理解并运用Java面向对象思想来进行程序开发; 熟练使用常用类解决复杂问题；掌握异常的体系和处理机制；深入理解集合类的特点和底层实现原理；掌握集合类的常用方法;熟练掌握File类和多种IO流读写其他设备数据的方法；培养阅读源码的习惯和能力; Java多线程的概念、原理、创建方式、同步、线程池技术；掌握Java的反射机制以及JDK的新特性。

　　职业方向:

　　初级Java工程师

第二阶段

JavaEE核心

　　JavaEE核心:

　　前端技术数据库 JDBC技术服务器端技术 Maven Spring SpringBoot Git

　　培养方向：

　　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; MySQL数据库的基本操作和SQL语言对数据库的CRUD操作; JDBC连接数据库技术；数据库事务以及JDBC事务控制方式; 连接池的使用；DBUtils工具的使用,完成对数据库的CRUD操作; 服务器基本使用；Web工程创建; 服务器技术结合前端和数据库技术，使用MVC模式进行B/S架构项目的开发工作; Maven项目构建和管理; 熟悉Spring模块结构和作用；如何对组件对象进行参数注入；Spring声明式事务处理；理解SpringIOC和SpringAOP; 使用SpringBoot简化项目开发; 常用版本控制器Git的使用。

　　职业方向:

初中级Java工程师

第三阶段

Hadoop生态体系

　　Hadoop生态体系

　　Linux Hadoop ZooKeeper Hive HBase Phoenix Impala Kylin Flume Sqoop&DataX Kafka Oozie&Azkaban Hue 智慧农业数仓分析平台

　　培养方向：

　　Linux操作系统安装及基本命令；shell脚本编程；大数据架构Hadoop原理及编程使用；熟悉大数据框架Hadoop调优 ZooKeeper工作机制，以及动态感知原理及使用; Hive数据仓库的使用及调优原理; HBase数据库的开发、使用以及调优; Phoenix基本使用; Impala查询使用; Kylin大数据的OLAP引擎; Flume数据迁移工具; Sqoop与DataX离线数据迁移工具及数据迁移测试; Kafka消息队列; Oozie、Azkaban项目流程调度开发工具; Hue开源Hadoop UI系统；掌握Hue与各个大数据组件的搭配使用; 各个大数据组件在项目中的实战使用。

　　职业方向:

　　大数据开发工程师

第四阶段

Spark生态体系

　　Spark生态体系:

　　Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink

　　培养方向：

　　Scala多范式编程语言编写程序； Spark大数据计算框架原理；Spark实时流处理技术；Spark大数据计算框架调优；要求能够对不同业务场景下Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL的技术选型有足够认知，能够熟练使用Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL完成对应功能； Flink实时流处理技术；熟悉项目中应用开发。

　　职业方向:

大数据Spark开发工程师

第五阶段

项目实战+机器学习

　　项目实战+机器学习:

　　高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习

　　培养方向：

　　熟悉大数据开发基本流程和技术架构；熟悉机器学习算法理论基础；熟悉Python语言基础及数据算法库；熟悉机器学习应用场景；熟悉Spark机器学习框架；熟悉数据分析平台开发全流程；熟悉大数据推荐系统的开发全流程。

　　职业方向:

　　中级大数据工程师

第六阶段

就业指导

　　就业指导:

　　企业面试前期准备与技巧专业指导企业面试复盘

　　课程内容：

　　1、职业规划讲解 2、简历注意事项详解 3、就业情况分析简历制作（个人技能、项目经验、自我评价) 1、简历审核修正 2、常见面试题的讲解 3、技术简历的指导与优化 4、强化实战项目（项目模块的介绍，业务流程的梳理）真实面试复盘（晚自习时间）（总结学员面试中的问题，进行针对性的辅导以及相关面试题的讲解）

　　培养方向:

　　从简历、面试技巧等层面助力学员，培养学员沟通表达能力让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作；通过项目强化、面试专项指导、面试复盘等，学员能更好就业

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优就业

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其他机构

大班授课，老师精力有限，学员问题无法及时得到解决。

纯理论填鸭式教学，知识点抽象干瘪，不能学以致用。

案例陈旧，无法适应需求，小众非典型案例，不具行业代表性。

短暂虚拟操作，方法一带而过，学员对知识一知半解。

指导学员简历作假，或干脆无就业服务，无法按学员真实情况推荐就业，就业不稳定或薪资达不到预期。

日常管理散漫，食宿自理，后续费用接踵而至，经济压力大，影响学习质量。

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大数据毕业学员薪资统计

数据来源于内部学员就业情况统计，非广告宣传

2018年11月平均就业薪资	2018年12月平均就业薪资	2019年1月平均就业薪资
15000元/月	13633元/月	12500元/月

2019年2月平均就业薪资	2019年3月平均就业薪资	2019年4月平均就业薪资
11333元/月	11833元/月	11167元/月

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