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天津达内大数据培训机构怎么样?

发布时间:2021-08-19 16:37:23来源:

大数据技术体系庞杂,基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算、多模态计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。对于基础差学习者,我们的建议是,应用切入、以点带面,先从一个实际的应用领域需求,搞定一个一个技术点,有一定功底之后,再举一反三横向扩展,建立起完善的大数据技术知识体系。
提供大数据云主机试验环境
1
处理海量数据

20台集群规模,分布式架构处理大数据;

2
任务详情

详细清楚地监控各项任务的进展情况;

3
硬件监控

监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源;

4
负载均衡

多台云主机间实现应用程序流量的自动分配;

5
业内较早

较早提供大数据云主机试验环境的机构;

6
积累经验

使用云环境,毕业享有1-2年项目经验。

达内大数据课程三大优势
  • JavaEE深度开发

    达内Java大数据课程不仅要让学生掌握如何使用框架开发系统,而且要深入框架内部源代码,这样的做法为学生后续在企业通往架构师的道路做了很好的铺垫,学生可以更加自信的进入企业工作。

  • 互联网架构

    达内大数据课程体系在互联网架构方面涉及比较全面,既有负载均衡Nginx,也有基于搜索Solr,缓存Redis等。当学习完这些课程以后,已经对互联网架构有一定实操和熟练。

  • 大数据开发

    注重底层的学习,在学习hadoop之前,要先掌握NIO,RPC,AVRO等内容。同时还注重上层应用。既有基于电信的zebra项目,也有基于电商的大数据分析项目让学生通过大数据阶段的学习。

达内大数据培训课程学习内容
 
Java基础阶段
教师互动授课
主要是讲述一些Java方面的知识,大数据是Java衍生来的,所以想要学好大数据必须先学习Java。
JavaEE框架架构
错题追踪复习
主要是Java WEB、JavaEE框架及架构、Easymall电商项目,通过这个阶段的学习可以成为JAVAEE开发工程师/JAVAEE互联网架构师。
大数据框架
学生当堂练习
主要学大数据高并发基础、大数据离线分析、大数据实时分析、大数据内存计算等,可成为:大数据开发工程师/Hadoop开发工程师/ETL工程师等岗位。
算法数据分析
不懂就问
主要学习算法、R语言 、数据挖掘分析、电商用户画像、推荐系统项目等,可成为算法工程师/数据挖掘工程师机械学习工程师/数据科学家等工程师。
达内介绍
杨忆菲
陈子枢

实战讲师

15年软件开发、管理,3年教学经验。具有非常丰富的物流、电力多个行业软件开发管理和教学经验。
周李煜
赵栋

课程讲师

从事多年的软件开发工作,曾经担任过高级软件架构师,精通JavaEE方面的框架。
达内环境展示
教室
少儿主题教室
书架
 

大数据行业作为当下薪资高、福利好、前景广阔的发展机会,学习大数据,入行大数据,成为了众多转型人士的选择。天津达内大数据培训机构怎么样?达内教育值得选择!下面具体了解!

达内时代科技集团有限公司(简称达内教育),美股交易代码:TEDU,成立于2002年。

2014年4月3日成功在美国上市,融资1亿3千万美元。成为中国赴美国上市的职业教育公司,也是引领行业的职业教育公司。

达内致力于面向IT互联网行业,培养软件开发工程师、测试工程师、系统管理员、智能硬件工程师、UI设计师、网络营销工程师、会计等职场人才。2015年起,推出面向青少年的少儿编程、智能机器人编程、编程数学等K12课程。

大数据培训程介绍:

互联网架构师是Java大数据开发的升级版,据2019年招聘网站统计,Java人才招聘需求仍然十分庞大,但Java招聘对人才的需求却已经发生了变化,对于普通的Java开发人才需求照片正在逐渐锐减,而对互联网架构师人才的需求招聘量已经.上升到50%的比重!互联网数据正在进入野蛮生长的阶段,整个互联网步入到大数据时代。

课程目标:

熟练java、C、C++、uml、RUP、XML、socket通信(通信协议)--学习搭建应用系统所必须的原材料

学习分布式系统、组建等内容

掌握设计模式内容包括:(C++版本、java版本)、ejb设计模式、J2EE构架、UDDI、软件设计模式等

就业岗位:

互联网架构工程师、Java高级开发工程师、系统架构师、首席架构师、技术总监

优质的大数据培训课程应具备以下几点特性:

课程目标清晰明确,我们学习者学大数据的目的就是为了适应企业大数据人才的需要,能够学有所得,所以好的培训课程设计都应考虑到培养大数据的专业技术能力和社会实用能力,稳固的技术能力是行业用人的基本要素,而技术的实用能力更是将技术知识落实到工作实际的重要能力。

课程结构全面系统,作为基础差者需要全面的学习大数据相关的技术,便于从广泛学习到重点能力培养,由浅入深,由易至难,循序渐进式学习能够帮助基础差者从入门到进阶突破。优质的大数据培训应包含的课程有:JavaSE、MySQL、JavaEE、linux、hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink、机器学习等。

课程形式科学多样化,科学有针对性的“教”与“学”能够帮助学习者全面提升职业技能和素养,如学与练的大数据知识沉淀,合理的考核机制,真实集群服务器的实操项目训练,有针对性的就业指导等,以帮助学习者更好的进入大数据行业,成为行业人才。

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