上课方式

面授

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招生对象

申请目标专业为计算机、图像识别、电子工程等方向的学生

课程目标

提升能力，成功就业

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教学点

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学员评论

在之前的就业数据报告中，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销和数据分析等是很多互联网公司需求量比较大的岗位，并且研发工程师的需求量是非常大的，数据分析是非常稀缺的。在大数据中，可以从事的岗位是非常多的，并且处于高度稀缺的情况。

沈阳大数据课程

丰富的课程内容，紧贴就业市场需求设计

课程阶段	课程内容
JavaSE	主要学习Java基础语法；Java面向对象；常用类、异常、集合；Java多线程和IO；MySQL+JDBC等内容，掌握java基础编程能力、面向对象思想、集合操作、多线程操作和文件IO操作能力。
Hadoop生态	主要学习Linux和Shell脚本；HDFS分布式文件系统；Zookeeper；MapReduce；Hive；Presto；Hbase；Phoenix；Kylin；Sqoop；Flume；Azkaban；Git；数据仓库等内容，掌握Hadoop研发能力、掌握Hive操作及优化能、掌握Hbase数据存储操作、掌握离线数据存储和分析、掌握数据仓库构建能力。
Spark生态	主要学习Scala基础；Spark Core；Spark内核源码；Spark SQL；Kafka消息队列；Redis；Spark Streaming；Spark Mllib；Elasticsearch；ClickHouse等内容，掌握离线和实时数据的处理能力、Spark处理数据能力。
Flink生态	主要学习Flink基础内容，包括Flink部署模式；Flink Streaming DataStream API介绍；Flink Streaming DataSource、Transformations、Sink详解；Flink的connector；Flink的自定义输入输出；Flink中两阶段提交；Flink中的操作链；Blink Table的操作；Sql与hive的整合；Flink的序列化；Flink的广播变量；Flink的累加器；Flink的分布式缓存；Flink的状态管理和恢复等，掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力。

如何选择大数据培训机构

看课时数量。企业的招聘需求知识点决定课时数量!学费的高低取决于课时数量和平均课时价格，有些培训的机构学费表面看似低，但实际是由于课程设置就存在问题，忽略了招聘企业对于学生的要求，而降低了总课时数量，看似花费的学费低，实际平均课时费用则多花了一倍，最终导致学员学习跳过了很多在工作中的重要知识点，在后续的工作中造成专业技能不全面。性价比要考虑总课时数量和单次课时费用。如有些机构的课程课时数量只有500课时，从课程总价上看是便宜，但从课时数量计算，单次课时的费用高于其他700课时机构的一倍，从性价比上来说，完全是得不偿失的。

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大数据分析核心技术

大数据计算模式与系统。所谓大数据计算模式，即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如，MapReduce 是一个并行计算抽象，加州大学伯克利分校的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”，CMU *著名的图计算系统GraphLab 中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法，主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。

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