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招生对象

希望快速转行IT互联网、金融等高收入行业的各行各业人士

课程目标

零基础数据培训培训课程并熟练掌握大数据应用。

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学员评论

在数据开发方向的大数据开发岗位，主要是开发基于Hadoop、Spark的应用程序开发和大数据系统平台本身进行开发，这种一般都是互联网大厂公司会有需求。在数据分析方向的大数据分析岗位，就业方向主要是产品和运营的数据分析。

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

看课程设置。大数据课程设置是否符合就业招聘企业的要求?能不能与企业的要求相符合？从整个课程设置的角度来说，课程设置对企业对接是第一个要看的标准。学大数据的目的是为了就业，如果课程设置不符合企业的招聘要求，学员学习完毕就会出现与就业企业的招聘要求不符，也达不到就业招聘企业的要求，也就意味着参加大数据培训就失败了。有的大数据培训机构的课程设置在具体内容上如服务端技术、客户端技术、大数据游戏开发、项目经验等所占的比例与企业的需求完全不符，从学习的角度看，选择这种大数据培训机构就等于失败！

学大数据你有这些疑问？

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大数据技术有哪些?

大数据有什么商业价值？

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大数据分析师的前景如何？

大数据分析师怎么报考的？

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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学员入学需严格测试，入班后每周小测、阶段大测，通过严格考核，了解学员对知识的掌握情况。

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特聘请原新浪、国企等大数据负责人，从技术角度讲述实战项目，吊打其他机构初级授课讲师。

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