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太原转行学大数据好转吗 培训学校求安利

太原转行学大数据好转吗 培训学校求安利 给您推荐太原优就业IT培训学校 大数据应该怎么学习?都需要学习那些知识点?对于一个基础差入门的人想要学习大数据技术,应该按照怎样的大数据学习路线呢?下面我们就根据博学谷基础差大数据就业班的课程内容为大家梳理大数据的学习路线。


      学习大数据前应该做哪些准备?学习大数据要做的准备:做好学习的切入点;为自己构建出一个有效的学习和交流渠道;要有一定的场景支撑。

      当前大数据的技术体系结构已经趋于成熟,且大数据领域对于人才的需求比较多元化,所以不同知识结构的初学者,都能够找到自己的学习切入点。

  阶段:大数据学习必备Java技术

  目前大部分企业大数据技术实现都是在Java编程语言基础之上,因此对于基础差的同学首先要掌握Java开发技术,此阶段需要掌握的知识内容有Java编程基础、面向对象入门、JavaWeb核心知识、Java开发主流框架(Spring组件、SpringMVC、Mybatis组件等)、Java常用流行框架(Lucene组件、Spring Data JPA、SpringBoot等)。

      学习完成本阶段大家已经具备企业级JavaWeb项目的开发,并且能够掌握微服务框架的使用,完成项目环境部署。

      第二阶段:大数据基础增强
  在掌握了Java核心技术之后,还需要进一步学习Linux操作基础,主要学习Linux操作系统的理论基础和服务器配置时间知识,掌握Linux操作系统的网络配置、DNS/DHCP/HTTP/FTP/SMTP和POP3服务的配置与管理,为更深一步学习其他网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。
  第三阶段:大数据技术学习
  掌握以上两个阶段的内容后,就要开始大数据技术的学习了。在大数据学习中核心需要掌握的技术点包括Hadoop、NoSQL、Kafka、ELK、Spark、Flink、Druid等知识点。
  1、Hadoop,在Hadoop离线分布式系统学习中,需要重点掌握HDFS组件详解以及实战、mapreduce 组件详解以及性能优化、Yarn组件详解以及多租户的实现、hive组件实战以及性能优化、impala组件实战以及性能优化sqoop常见问题详解。
  2、NoSQL介绍、Redis的原理和架构、 Redis的集群搭建、Hbase的应用场景、Hbase架构和原理以及RowKey设计和优化策略、HBase+Redis微博实战案例、Elasticsearch的功能、架构和原理以及ELK案例实战
  3、Spark,在Spark内存计算系统需要重点学习的内容包括:Scala语言基础、Spark入门以及集群搭建、SparkRDD、Spark SQL、SparkSrteaming、Structured Streaming、Kudu等。
  4、Flink,Flink的运行机制、Flink组件和逻辑计划、Flink执行计划生成、JobManager中的基本组件、TaskManager、算子、网络、水印WaterMark、任务调度,flink的状态管理、CheckPoint、flinksql及flinkTableApi。

  还需要注意的是在每一个阶段的学习中,都要注重实操练习,在太原优就业IT培训学校中大数据每一个相关的技术知识点都有对应的实战案例,以项目/案例驱动教学,将真实实例贯穿到知识点中,学中练、练中学、及时训练、及时强化所学的知识内容,

      课程中的实战案例包括:网站点击流日志分析系统、统一监控告警系统、用户画像、Flume 实战案例、Azkaban实战案例、Hbase实战案例和Hbase整合读写数据等源于企业中的真实项目和案例。

  此外做为技术能力拓展,在太原优就业IT培训学校的基础差大数据课程中还包括机器学习、云计算选修内容,都是目前企业实际开发应用中常用的技术。

      虽然拓展技术并不作为大数据学习常规内容,但是场中,具备更多的实用技术,能够为自己赢得更多的机会。

  以上就是大数据学习路线的全部内容,对于有Java开发经验的同学,可以直接同大数据技术增强阶段开始学习。

      而对于基础差的同学从Java语法开始到实战内容,整个过程需要学习的内容非常的多。

      建议大家能够系统的按照太原优就业IT培训学校的课程路线学习,理论结合实战的学习方法,能够帮助大家更的掌握大数据技术。

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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只有想不想学,没有能不能学


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我想转行

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我是在校大学生


求职压力大,同专业市场需求饱和

对所学专业没有兴趣,为日后就业提早打算



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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就业促进班

周末班
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全日制、封闭式教学

工作日上班,想利用周末时间学习新的专业技能


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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根据学员学习情况、自身意愿,提供就业服务,一地学习,就业。

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携手百度提供0息贷款服务,利息由优就业承担。

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