大数据开发工程师 _视频教程在线自学__智能时代_专业的IT技能学习平台

对于“大数据”(Big data),研究机构Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要
新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长
率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规大到在获取、存储、管理、分析方面大大超
出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流
转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据时代的出现,未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。在大数据时代,人类获得数据能力远远超过大家想象,大华乐橙官网app下载对世界的
认识要提升到新 的高度。在国内,普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即10000元/月,一般入职薪资13000元/月 左右,2年以上工作
大数据开发工程师薪资高达30000元/月以上。(*以上数据来源于网络

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五大项目实践

1、手把手教你在本地搭建大数据集群

2、掌握大数据核心技术(Hadoop + Spark)

3、大数据实时流计算解决方案(Flume + Kafka + Spark Streaming)

4、使用Hive、Hbase等技术构建企业级大数据数据仓库

5、洞穿用户行为大数据分析项目实战

第一阶段

第一阶段:大数据基础之Java入门

第一章:Oracle数据库

第二章:java8编程入门

第三章:java8面向对象

第四章:java8高级编程

第五章:深入java虚拟机

第六章:java业务分析设计实例

第二阶段

第二阶段:大数据基础之Linux知识

第一章:虚拟机知识

第二章:Linux shell基础命令

第三阶段

第三阶段:大数据入门(技术和思想上入门

第一章:大数据介绍

第二章:Zookeeper

第三章:分布式存储HDFS

第四章:分布式计算MapReduce

第五章:分布式资源管理Yarn

第四阶段

第四阶段:大数据高效存储之Hbase

第一章:Hbase应用实战

第二章:Hbase运维相关

第五阶段

第五阶段:Scala语言学习

第一章:认识Scala

第二章:十二步体验Scala

第三章:Scala面向对象编程基础

第四章:Scala函数式编程基础

第五章:模式匹配

第六章:隐式系统

第七章:类型系统

第八章:集合框架

第六阶段

第六阶段:大数据高效计算之Spark

第一章:正确理解Spark

第二章:Spark Core 之 RDD API

第三章:Spark Core之正确提交Spark应用

第四章:Spark Core之Schedulers On Driver

第五章:Spark SQL的前世今生以及未来

第六章:玩转Spark SQL

第七章:Spark Streaming编程模型

第八章:Spark Streaming性能与稳定

第九章:Spark Streaming容错与语义

第十章:Flume + Kafka + Spark Streaming

第七阶段

第七阶段:大数据数据仓库构建

第一章:Spark SQL with Hive

第二章:Hive

第三章:Impala

第四章:Sqoop

第五章:CDH安装

第六章:Data Warehouse

特色一: 免费试读

学员报名之后,以小班教学,一个班30-36人,免费试读一个月,试读完一个月之后,学员可以根据自己的情况选择继续深造或离校,学校也会对学员进行评估,如果不合格的学员会劝退。

特色二:面对面专业辅导

授课老师、班主任、就业指导老师全方位服务模式,学员可以在校与授课老师及时沟通问题,班主任随时督促学员学习保证学员不调队,就业指导老师会在就业前对学员进行就业指导保证学员进名企拿高薪。

特色三:闯关式学习

学员需要完成每一关的作业测试及与老师布置项目考核,合格之后才能进去到下一个阶段的学习,保证学员是真正学会,现场教学弥补了学员没人监督而无法保证自制力和持久力,通过作业测试和项目可以检验学员的学习效果,让学员知道自己的学习的程度和效果。

这一次你离 大数据工程师
只有 一步之遥......

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