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北京哪家大数据培训机构更值得信赖

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北京哪家大数据培训机构更值得信赖


  学习大数据需要具备三方面基础,分别是数学基础、统计学基础和计算机基础,选择不同的主攻方向还需要有不同的学习侧重点,比如从事大数据分析(算法)岗位需要重点学习数学和统计学知识,而从事大数据开发岗位则需要重点学习计算机知识,从当前的人才需求量来看,大数据开发领域的人才需求量更大一些。

  以大数据开发方向为例,初学者需要学习的整体知识量还是比较大的,涉及到操作系统、编程语言、算法设计、数据结构、数据库、大数据平台等内容,在学习这些内容的过程中,还需要辅助大量的实验。

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北京大数据培训学校


 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。



 大量优质岗位等你来



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


我是

我想转行

我想技能提升
入学勤能补拙

现有工作枯燥,工资太低

已有的技术太落伍担心被企业淘汰





我是应届毕业生

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



一路暖心服务,不怕您货比三家



 优就业

1、手把手教学,每一位学员的疑问随时解决,不拖延!

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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
针对人群

针对人群
全科、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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优就业学员专享 福利










就业服务
0元食宿
免息贷款
个人损失险
根据学员学习情况、自身意愿,提供就业服务,一地学习,就业。

自建教学基地,酒店式公寓,8菜2汤自助式餐厅。

携手百度提供0息贷款服务,利息由优就业承担。

中公优就业与中国人保财险达成合作,按照协议学员未如期如约就业赔付学费。














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