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大数据工程师简述
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大数据工程师是在Linux系统下搭建Hadoop生态系统(cloudera是*大的输出者类似于Linux的红帽),把用户的交易或行为信息通过HDFS(分布式文件系统)等存储用户数据文件,然后通过Hbase(类似于NoSQL)等存储数据,再通过Mapreduce(并行计算框架)等计算数据,然后通过hiv或pig(数据分析平台)等分析数据,最后按照用户需要重现出数据的工程师。
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第二阶段
Java企业级开发
03
第四阶段
Hadoop生态体系
05
第六阶段
Spark生态体系
07
第八阶段
推荐就业
第一阶段
Java核心开发
02
第三阶段
Linux精讲
04
第五阶段
Storm实时开发
06
第七阶段
大数据项目实战
08
第一阶段课程(Java核心开发)
学习内容:Java核心内容。
学习目标:掌握数据类型与运算符,数组、类与对象;掌握IO流与反射、多线程、JDBC。
完成目标:Java多线程模拟多窗口售票,Java集合框架管理。
第一阶段课程
第二阶段课程
第二阶段课程(Java企业级开发)
学习内容:JavaEE核心内容。
学习目标:Mysql数据基础知识,Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript核心语法。
完成目标:京东电商网站项目、2048小游戏。
第三阶段课程(Linux精讲)
学习内容:Linux命令、文件、配置,Shell、Awk、Sed。
学习目标:搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可大网站并发访问量,保证服务不间断。
完成目标:Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。
第三阶段课程
第四阶段课程
第四阶段课程(Hadoop生态体系)
学习内容:HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie。
学习目标:掌握HDFS原理、操作和应用开发,掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
完成目标:微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析。
第五阶段课程(Storm实时开发)
学习内容:Zookeeper、HBase、Storm实时数据。
学习目标:掌握Storm程序的开发及底层原理,具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。
完成目标:实时处理新数据和更新数据库,处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。
第五阶段课程
第六阶段课程
第六阶段课程(Spark生态体系)
学习内容:Scala函数、Spark SQL、机器学习。
学习目标:熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用,挖掘出其中有价值的数据。
完成目标:使用Spark处理离线数据、使用SparkStreaming完成实时计算。
第七阶段课程(大数据项目实战)
学习内容:大型综合性大数据项目。
学习目标:能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析,能够开发大型项目。
某大型网站日志分析,移动业务感知分析,实时检测车辆超速项目,实时非法网站检测项目。
第七阶段课程
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冗长的java课程
繁琐的Linux课程
浅显的web课程
学习方向不明确
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我们将讲师授课水平考核全权交由学员评分,便于适时调整上课节奏刺激讲师不断提高专业水平。力争让每个学员快乐学习。
末位辅导一对一
我们会对阶段性考试成绩差的学员进行一对一或一对多的辅导。让他们尽快克服自卑心理,及时赶上学习进度,增强自信。
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从学员学习中的心态调整,到生活中的困难协助,从课上班级氛围塑造到课下多彩的班级活动,班主任360度暖心鼓励相伴。
每天自习有辅导
为每个就业班都安排了一名优秀的技术指导老师,利用晚自习的时间解答学员问题,进一步巩固和加强课上知识。
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小到五险一金的解释、面试礼仪的培训;大到500强企业面试实训及如何针对性地制定复习计划。
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