學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以從事很多工作,比如說(shuō):hadoop 研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析工程師、數(shù)據(jù)庫(kù)工程師、hadoop運(yùn)維工程師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師、java大數(shù)據(jù)工程師、spark工程師等等都是我們可以從事的工作崗位!不同的崗位,所具備的技術(shù)知識(shí)也是不一樣的,需要從各個(gè)方向?qū)W習(xí),逐個(gè)擊破!南京兄弟連培訓(xùn)學(xué)校讓在校大學(xué)生參與真實(shí)的企業(yè)級(jí)項(xiàng)目研發(fā),獨(dú)立設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)商業(yè)項(xiàng)目,享受到和兄弟連學(xué)員一樣的企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練,廣受各界好評(píng)。
什么是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)?
? ? 大數(shù)據(jù),英文是big data,是數(shù)據(jù)集合和信息資產(chǎn)。其戰(zhàn)略意義不在于它的龐大,而是在于對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的加工能力,大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)就是通過(guò)加工實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。從技術(shù)上看,大數(shù)據(jù)與云計(jì)算密不可分。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理,必須采用分布式架構(gòu),依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù),對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)有什么用?
? ? 現(xiàn)在的社會(huì)科技發(fā)達(dá)、信息流通、高速發(fā)展,人們之間的交流越來(lái)越密切,生活越來(lái)越方便,大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。未來(lái)的時(shí)代將不是IT時(shí)代,而是DT的時(shí)代,DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技,數(shù)據(jù)的利用會(huì)使我們的生活變得更智能更豐富,以前只有電腦象征著數(shù)據(jù)處理器,但是現(xiàn)在手機(jī)也通上了數(shù)據(jù),電視、攝像頭、空調(diào)、冰箱、電燈、窗簾等等一系列生活電器和用品也通上了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),讓我們還沒(méi)有回家就已經(jīng)打開(kāi)了空調(diào),讓我們離開(kāi)家也能關(guān)閉電視機(jī)、打開(kāi)窗簾、觀察家里發(fā)生的一切......
? ?未來(lái)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是最值錢的,相關(guān)的職業(yè)也會(huì)越來(lái)越火爆,誰(shuí)掌握的數(shù)據(jù)多,誰(shuí)采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)精確,誰(shuí)就會(huì)坐擁財(cái)富!所以必須重視數(shù)據(jù),養(yǎng)成數(shù)據(jù)思維,利用數(shù)據(jù)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題,這樣工作效率就會(huì)更高。
南京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪個(gè)好
能否抓住大數(shù)據(jù)時(shí)代這個(gè)機(jī)遇,就在于你對(duì)大數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用和獲取。南京現(xiàn)在大數(shù)據(jù)人才比較緊缺,南京的朋友只要你精通大數(shù)據(jù),在未來(lái)職場(chǎng)中定會(huì)脫穎而出。那么南京學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)到哪里?推薦大家到南京兄弟連大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu),該校具有11年教輔經(jīng)驗(yàn),是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)業(yè)界標(biāo)桿,老師均是來(lái)自主流高校和一線企業(yè),教學(xué)質(zhì)量有保障。
—學(xué)大數(shù)據(jù),課程好才是好機(jī)構(gòu)—
? ? 以企業(yè)需求為導(dǎo)向,歷經(jīng)多家企業(yè)驗(yàn)證,上課形式有線下實(shí)訓(xùn)、線上IT云課堂、戰(zhàn)狼特訓(xùn)營(yíng)等。分階段教學(xué),循序漸進(jìn)。
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? ? 擁有來(lái)自北大、清華和BAT等知名校企的專兼職教師數(shù)百名。
—學(xué)大數(shù)據(jù),就業(yè)好才是好機(jī)構(gòu)—
? ? 就業(yè)有保障,與華為、阿里巴巴、騰訊、百度、聯(lián)想、京東等國(guó)內(nèi)眾多家企業(yè)建立了合作關(guān)系。南京兄弟連與中國(guó)人保共同推出“教育培訓(xùn)險(xiǎn)”,兄弟連全日制學(xué)員參保并完成學(xué)習(xí)后,如果未能如約實(shí)現(xiàn)就業(yè)并滿足理賠條件的,即可申請(qǐng)理賠。
南京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)學(xué)費(fèi)
? ? 學(xué)費(fèi)是大數(shù)據(jù)學(xué)員們比較關(guān)注的,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)良好的就業(yè)前景,優(yōu)厚的薪資待遇,學(xué)費(fèi)相比于其他專業(yè)偏高,這也是可以理解的,付出才有回報(bào)。南京兄弟連培訓(xùn)機(jī)構(gòu)針對(duì)大數(shù)據(jù)專業(yè)開(kāi)設(shè)了多個(gè)班型,根據(jù)學(xué)校的現(xiàn)有技術(shù)水平推薦合適的課程,因此學(xué)費(fèi)有高有低,如果您有意向?qū)W習(xí)大數(shù)據(jù),請(qǐng)和我們聯(lián)系,我們會(huì)為您精心謀劃,制定多套學(xué)習(xí)方案供你選擇。
南京大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)地址電話
? ? 南京兄弟連大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)地址在南京市秦淮區(qū)王府大街63號(hào),電話和微信見(jiàn)下圖,關(guān)于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的課程、學(xué)時(shí)、學(xué)費(fèi)、就業(yè)等各方面的問(wèn)題,都可以向我們咨詢,我們一定詳細(xì)解答。
什么樣的人,適合學(xué)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)?
? ? 1、剛畢業(yè),未來(lái)迷茫。大學(xué)在讀/剛畢業(yè),迷茫群體,看不到未來(lái)方向,期待學(xué)一門有前景的技術(shù);
? ? 2、跨專業(yè)轉(zhuǎn)行。非計(jì)算機(jī)專業(yè)迫切要轉(zhuǎn)行群體,期待學(xué)一門靠譜、有前景、易學(xué)的技術(shù);
? ? 3、無(wú)基礎(chǔ)、邏輯能力強(qiáng)。邏輯思維能力很強(qiáng),想通過(guò)學(xué)一門技術(shù)來(lái)獲得工作能力;
? ? 4、數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/計(jì)算機(jī)。學(xué)過(guò)數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等,是學(xué)這門課的合適人選;
? ? 5、傳統(tǒng)運(yùn)維轉(zhuǎn)開(kāi)發(fā)。之前從事運(yùn)維遇到瓶頸想轉(zhuǎn)開(kāi)發(fā)崗位,光環(huán)大數(shù)據(jù)將幫助你成功轉(zhuǎn)型;
? ? 6、轉(zhuǎn)型做大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。如果你未來(lái)職業(yè)生涯致力于做大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人才,光環(huán)會(huì)帶你成功轉(zhuǎn)型。
大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)資料
大數(shù)據(jù)工程師必備技能
一、大數(shù)據(jù)通用處理平臺(tái)
1、Spark
2、Flink
3、Hadoop
二、流式計(jì)算
1、Storm/JStorm
2、Spark Streaming
3、Flink
三、分布式存儲(chǔ)
1、HDFS
四、資源調(diào)度
1、Yarn
2、Mesos
五、數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(SQL類)
1、Pig
2、Hive
3、kylin
4、Spark SQL
5、Spark DataFrame
6、Impala7、Phoenix
8、ELK
8.1 ElasticSearch
8.2 Logstash
8.3 Kibana