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大连高新园区达内IT培训机构
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大连达内大数据培训班好不好

发布时间:2022-12-15 10:37:12来源:励普教育综合

大数据现在已经成为非常热门的词汇,越来越多的人都很想问这个问题。现在的大数据就业前景良好,人才缺口大,国内各大企业在积极的招聘大数据人才,在大数据行业不断的布局。选择有个有好老师的大数据培训机构,要看看这个机构的老师是否有丰富的行业经验,还有一个重要的参考,那就是看这个老师是否有丰富的教学经验,今天小编要为大家推荐的大数据培训机构是:达内教育。
完善流程化的课程体系
  • 1.实战型讲师组合授课;

  • 2.因材施教,分级辅导;

  • 3.渐进式教学,免费重修;

  • 4.理论+商业项目实战。

紧跟科技走向 深度开发课程
  • 01
    拓宽眼界
    基于Java

    但不仅仅是Java,

    在Java开发及架构的基础上,

    学习Scala、Node.js等技术。

  • 02
    学习全面
    聚焦大数据

    但不仅仅是大数据。

    在学习Hadoop的基础上,

    更加注重上层应用。

  • 03
    综合素质
    互联网+

    但不仅仅局限于互联网。

    既有负载均衡Nginx,

    也有基于搜索Solr,缓存Redis。

达内大数据培训班学什么
Java基础阶段

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

Java WEB、JavaEE框架及架构、Easymall电商项目。

 
 
大数据框架

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。

 
算法数据分析

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。

 

达内教育IT培训机构简介

达内教育美国上市教育机构

达内时代科技集团有限公司成立于2002年9月,2014年4月3日成功在美国纳斯达克上市,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。达内集团以中关村为依托,目前已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、武汉、杭州、西安、苏州、成都、沈阳等60个大中城市成立了200家学习中心,拥有员工近10000人,截至目前培训量累计达近60万人次。

校区环境
  • 校区大厦 

  • 上课环境


大数据是一个较为抽象的概念,正如信息学领域大多数新兴概念,大数据至今尚无确切、统一的定义。在维基百科中关于大数据的定义为:大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。那么大连达内大数据培训班好不好?

达内大数据课程优势

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。

大数据有四个基本特征:

数据规模大( Volume) ,数据种类多( Variety) ,数据要求处理速度快( Velocity) ,数据价值密度低( Value),即所谓的四V特性。

这些特性使得大数据区别于传统的数据概念。大数据的概念与“海量数据”不同,后者只强调数据的量,而大数据不仅用来描述大量的数据,还更进一步指出数据的复杂形式、数据的时间特性以及对数据的分析、处理等专业化处理,较终获得有价值信息的能力。

(一)数据量大

大数据聚合在一起的数据量是非常大的,根据IDC的定义至少要有超过100TB的可供分析的数据,数据量大是大数据的基本属性。导致数据规模激增的原因有很多,首先是随着互联网络的广泛应用,使用网络的人、企业、机构增多,数据获取、分享变得相对容易,以前,只有少量的机构可以通过调查、取样的方法获取数据,同时发布数据的机构也很有限,人们难以短期内获取大量的数据,而现在用户可以通过网络非常方便的获取数据,同时用户在有意的分享和无意的点击、浏览都可以的提供大量数据;其次是随着各种传感器数据获取能力的大幅提高,使得人们获取的数据越来越接近原始事物本身,描述同一事物的数据量激增。

(二)数据类型多样

数据类型繁多,复杂多变是大数据的重要特性。以往的数据尽管数量庞大,但通常是事先定义好的结构化数据。结构化数据是将事物向便于人类和计算机存储、处理、查询的方向抽象的结果,结构化在抽象的过程中,忽略一些在特定的应用下可以不考虑的细节,抽取了有用的信息。

(三)数据处理速度快

要求数据的处理,是大数据区别于传统海量数据处理的重要特性之一。随着各种传感器和互联网络等信息获取、传播技术的飞速发展普及,数据的产生、发布越来越容易,产生数据的途径增多,个人甚至成为了数据产生的主体之一,数据呈爆炸的形式增长,新数据不断涌现,增长的数据量要求数据处理的速度也要相应的提升,才能使得大量的数据得到有效的利用,否则不断激增的数据不但不能为解决问题带来优势,反而成了解决问题的负担。

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