大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中應(yīng)用廣泛 沒(méi)有什么能逃出你的掌心
大數(shù)據(jù)特點(diǎn) 數(shù)據(jù)量大 數(shù)據(jù)種類多 要求實(shí)時(shí)性強(qiáng) 主導(dǎo)氣質(zhì)無(wú)法掩蓋
同時(shí)推出大數(shù)據(jù)hadoop
引領(lǐng)大數(shù)據(jù)行業(yè)風(fēng)潮
網(wǎng)站后臺(tái)維護(hù)
大型項(xiàng)目必選開(kāi)發(fā)語(yǔ)言
大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器開(kāi)發(fā)
金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用
智能家居家電
銀行管理系統(tǒng)
真實(shí)就業(yè)數(shù)據(jù) 震撼你的小心臟
無(wú)論按照工作經(jīng)驗(yàn)還是市場(chǎng)本身的薪資變化趨勢(shì)
大數(shù)據(jù)工程師都是一路高歌猛進(jìn)，當(dāng)之無(wú)愧的互聯(lián)網(wǎng)貴族！
市場(chǎng)招聘條件分析
北京大數(shù)據(jù)工程師就業(yè)形勢(shì)分析：招聘待遇，工資20000-29999占比最多，達(dá)35%。經(jīng)驗(yàn)要求，3-5年工作經(jīng)驗(yàn)要求的占比最多，達(dá)63%；學(xué)歷要求，本科學(xué)歷要求的占比最多，達(dá)66%。該數(shù)據(jù)僅供參考
以上數(shù)據(jù)來(lái)自百度搜索
我要入門潮流技能 顛覆性課程
拒絕用老掉牙的淘汰項(xiàng)目練手 要做就做前沿
覆蓋大數(shù)據(jù)行業(yè)主流技術(shù)崗位，課程半年升級(jí)一次，緊跟市場(chǎng)與企業(yè)步伐
01 大數(shù)據(jù)入門基礎(chǔ)課程
1.JavaSE
2.MySQL
3.JDBC
4.Linux
5.shell
6.HTML
7.CSS
8.JavaScript
9.JSP
10.Servlet
02 大數(shù)據(jù)Hadoop基礎(chǔ)
1.大數(shù)據(jù)概論
2.Hadoop框架
3.HDFS分布式文件系統(tǒng)
4.MapReduce計(jì)算模型
5.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目
03 大數(shù)據(jù)離線分析
1.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
2.Sqoop ETL工具
3.Azkaban工作流引擎
4.Ooize
5.Impala
6.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目
04 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算
1.Zookeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)
2.HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
3.Redis數(shù)據(jù)庫(kù)
4.mogDB數(shù)據(jù)庫(kù)
5.Kudu列式存儲(chǔ)系統(tǒng)
6.Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)
7.Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)
8.Flume海量日志采集系統(tǒng)
9.全真實(shí)訓(xùn)綜合項(xiàng)目
05 Spark數(shù)據(jù)計(jì)算
1.Scala
2.Spark
3RDD
4.Spark SQL
5. Streaming
6. Mahout
7.MLlib
8.GraphX
9.Spark R
10.Python
11.Alluxio
12.Python爬蟲
13.ElasticSearch
14.Lucene
Hadoop基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
項(xiàng)目名稱：搜狗搜索日志分析系統(tǒng)
數(shù)據(jù)體量：5000W+/日
硬件環(huán)境：Hadoop集群 12臺(tái)
軟件環(huán)境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項(xiàng)目描述：
搜狗每天產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù)，從日志數(shù)據(jù)里面能提取到有用的數(shù)據(jù)包括每個(gè)用戶的ID、瀏覽次數(shù)、月/日瀏覽頻率、訪問(wèn)源、瀏覽內(nèi)容等等，提取這些內(nèi)容、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析每個(gè)用戶行為，從而做出有利的決定。
大數(shù)據(jù)離線實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
項(xiàng)目名稱：新浪微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
日均數(shù)據(jù)體量：3GB+
硬件環(huán)境：Hadoop集群 50臺(tái)
軟件環(huán)境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
項(xiàng)目描述：
此次項(xiàng)目我們需要處理微博產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理得到所需的數(shù)據(jù)，微博擁有大量的用戶，大量的用戶潛在的價(jià)值是巨大，怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項(xiàng)目最直接的目的，為了能夠?qū)崟r(shí)的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理使用Storm流式計(jì)算系統(tǒng)，和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，當(dāng)然這些都是建立在hadoop集群上實(shí)現(xiàn)的，底層的存儲(chǔ)還是HDFS。
大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)全真項(xiàng)目
項(xiàng)目名稱：網(wǎng)絡(luò)流量流向異常賬號(hào)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目
數(shù)據(jù)體量：每天1000億，每秒峰值100 000
硬件環(huán)境：Hadoop集群 600臺(tái)
軟件環(huán)境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項(xiàng)目描述：
運(yùn)營(yíng)商骨干網(wǎng)上采集現(xiàn)網(wǎng)流量流向信息，根據(jù)這些原始信息檢測(cè)賬號(hào)是否存在異常，如果多個(gè)終端使用同一個(gè)寬帶賬號(hào)，超過(guò)一定閾值則觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，例如閾值為5時(shí)，同一個(gè)賬號(hào)同時(shí)連接的終端數(shù)量不能超過(guò)該值，如果超過(guò)則報(bào)警。
Spark階段項(xiàng)目
項(xiàng)目名稱：京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)
數(shù)據(jù)體量：5000W+/日
硬件環(huán)境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3)
軟件環(huán)境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日處理的數(shù)據(jù)量：3GB
項(xiàng)目描述：
基于京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)--該項(xiàng)目采用了目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常流行的技術(shù)——Spark。本項(xiàng)目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中最常用的三個(gè)技術(shù)框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進(jìn)行離線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算業(yè)務(wù)模塊的開(kāi)發(fā)。實(shí)現(xiàn)了包括:統(tǒng)計(jì)和分析UV、PV、登錄、留存、熱門商品離線統(tǒng)計(jì)、廣告流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)3個(gè)業(yè)務(wù)模塊。
知名企業(yè) 定期舉辦大型專場(chǎng)招聘會(huì)，學(xué)習(xí)、就業(yè)一站式服務(wù)平臺(tái)
培訓(xùn)機(jī)構(gòu)定向輸出大數(shù)據(jù)工程師。千錘百煉，磨煉成鋼！每個(gè)學(xué)員的實(shí)力都不可小覷
北大青鳥(niǎo)協(xié)同學(xué)校
北大青鳥(niǎo)協(xié)同學(xué)校自2003年成立以來(lái)，先后被評(píng)為北大青鳥(niǎo)全國(guó)“十佳授權(quán)培訓(xùn)中心”、“教學(xué)質(zhì)量獎(jiǎng)”。南京市“誠(chéng)信辦學(xué)機(jī)構(gòu)”，南京市“軟件人才培訓(xùn)基地”。十余年來(lái)已成為IT企業(yè)培養(yǎng)上萬(wàn)名的網(wǎng)絡(luò)和軟件人才，
甲骨文
1977 年 ，拉里·艾利森（ Larry Ellison ）看到了有關(guān)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)工作原理的描述，他發(fā)現(xiàn)當(dāng)時(shí)沒(méi)有一家公司從事這種技術(shù)的商用開(kāi)發(fā)，但他意識(shí)到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的巨大商用潛力，于是抓
北大青鳥(niǎo)北京朝陽(yáng)校區(qū)
北大青鳥(niǎo)APTECH北京唐城IT教育培訓(xùn)中心是服務(wù)于中國(guó)IT職業(yè)教育領(lǐng)域，致力于IT人才的培養(yǎng)、輸送、深入研究職業(yè)教育的典范學(xué)校。中心成立于2005年，一直致力于為我國(guó)IT產(chǎn)業(yè)培養(yǎng)實(shí)用技能型軟件開(kāi)發(fā)人
高博應(yīng)諾
高博應(yīng)諾信息科技有限公司以下簡(jiǎn)稱高博應(yīng)諾（GEM-INNO）是一家致力于培養(yǎng)高素質(zhì)、實(shí)用型和國(guó)際化軟件人才的專業(yè)教育機(jī)構(gòu)，由高博教育管理（蘇州）有限公司投資設(shè)立。高博教育管理（蘇州）有限公司由原馬來(lái)西
杭州和盈IT教育
杭州和盈是專業(yè)從事軟件人才培訓(xùn)開(kāi)發(fā)的職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，是杭州成立最早的軟件開(kāi)發(fā)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，位于人間天堂杭州繁華的武林門商業(yè)圈，2004年成立至今，在業(yè)界擁有良好的信譽(yù)度和廣泛的知名度。和盈秉承“誠(chéng)信務(wù)實(shí)、以
計(jì)算機(jī)專業(yè)的就業(yè)水平是相對(duì)比較高的，因?yàn)楝F(xiàn)在國(guó)家的人才缺口非常大，基本上只要能夠?qū)⒗碚撝R(shí)應(yīng)用到實(shí)踐當(dāng)中，很快就能夠找到好工作，工資水平也相對(duì)較高。但是要想繼續(xù)提升下去，確實(shí)競(jìng)爭(zhēng)壓力太大，因?yàn)樵絹?lái)越多人特別重視理論知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用，也在不斷提升自己。那么要是不想淘汰，可以選擇培訓(xùn)機(jī)構(gòu)來(lái)改善，比如大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，那么淮安大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)水平怎么樣？首先要關(guān)注一下老師的資源，教學(xué)的水準(zhǔn)，各種培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教學(xué)方式以及學(xué)生的學(xué)習(xí)氛圍等等。有些學(xué)校采用的是一段時(shí)間共同結(jié)合的方式，那么費(fèi)用更貴一點(diǎn)，但效果更好?；窗?a href="/it/detail6316.html">大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)貴嗎，可能需要花3000到1萬(wàn)元，貴不貴要看自己的經(jīng)濟(jì)條件。淮安大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)專業(yè)，往往都能夠比較好的效果，大家找到好學(xué)校，一般都能夠發(fā)揮良好的優(yōu)勢(shì)。
曾工作于聯(lián)想擔(dān)任系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師，曾在博彥科技股份有限公司擔(dān)任項(xiàng)目經(jīng)理從事移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)管理及研發(fā)工作，曾創(chuàng)辦藍(lán)懿科技有限責(zé)任公司從事總經(jīng)理職務(wù)負(fù)責(zé)iOS教學(xué)及管理工作。
浪潮集團(tuán)項(xiàng)目經(jīng)理。精通Java與.NET 技術(shù)， 熟練的跨平臺(tái)面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，技術(shù)功底深厚。 授課風(fēng)格 授課風(fēng)格清新自然、條理清晰、主次分明、重點(diǎn)難點(diǎn)突出、引人入勝。
精通HTML5和CSS3；Javascript及主流js庫(kù)，具有快速界面開(kāi)發(fā)的能力，對(duì)瀏覽器兼容性、前端性能優(yōu)化等有深入理解。精通網(wǎng)頁(yè)制作和網(wǎng)頁(yè)游戲開(kāi)發(fā)。
具有10 年的Java 企業(yè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。曾經(jīng)歷任德國(guó)Software AG 技術(shù)顧問(wèn)，美國(guó)Dachieve 系統(tǒng)架構(gòu)師，美國(guó)AngelEngineers Inc. 系統(tǒng)架構(gòu)師。
掃碼關(guān)注鍍金池微信號(hào)
手機(jī)訂課，優(yōu)惠多多
