培訓(xùn):前端、Java、Python、大數(shù)據(jù)、軟件測(cè)試、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)安全、UI/UE設(shè)計(jì)...
大數(shù)據(jù)作為時(shí)下最火熱的IT行業(yè)的詞匯,隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。如果您對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣就來千鋒教育,如果您感興趣就來千鋒教育,千鋒教育致力于為企業(yè)提供全方位綜合人才服務(wù)等,下面有更詳細(xì)的課程介紹。
從事非IT類工作
特點(diǎn):不滿意目前的待遇、職業(yè)前景,想轉(zhuǎn)行從事IT行業(yè)
應(yīng)屆及往屆大學(xué)生
特點(diǎn):對(duì)未來發(fā)展比較迷茫,對(duì)自身定位缺乏有效指導(dǎo),渴望自身突破
IT基礎(chǔ)開發(fā)工作
特點(diǎn):技術(shù)含量低,做的事情雜,未來提升空間小,期待改變現(xiàn)狀,提升待遇空間
IT管理、銷售
特點(diǎn):技術(shù)不精,只停留在了解層面,在提供技術(shù)方案時(shí),存在致命短板
想從事大數(shù)據(jù)崗位人群
線上直播、線上錄播、根據(jù)課程制定
隨到隨學(xué)
從入門到精通
成為大數(shù)據(jù)分析師人才
全面掌握所學(xué)企業(yè)實(shí)用技能
高薪入職國內(nèi)外名企成就自我
免費(fèi)試學(xué),簡歷指導(dǎo),面試模擬,推薦全國就業(yè);
理論知識(shí)+項(xiàng)目實(shí)操+案例詳解+助教督學(xué)+就業(yè)指導(dǎo);
真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn),課程內(nèi)容更新迭代快,適應(yīng)當(dāng)前技術(shù)發(fā)展需要
掌握能力
掌握企業(yè)級(jí)基建環(huán)境部署、Hive和Spark數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫搭建、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)應(yīng)用和京東離線ETL。
勝任職位
離線數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)倉庫工程師、ETL工程師、數(shù)據(jù)采集工程師、數(shù)據(jù)支持工程師、BI商業(yè)分析師、數(shù)據(jù)可視化工程師、Hadoop工程師、Spark工程師
技術(shù)點(diǎn)
Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、數(shù)倉架構(gòu)、維度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。掌握企業(yè)級(jí)基建環(huán)境部署、Hive和Spark數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫搭建、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)應(yīng)用和京東離線ETL。
項(xiàng)目
數(shù)據(jù)服務(wù)、大數(shù)據(jù)可視化、企業(yè)級(jí)Hadoop基建項(xiàng)目部署、分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲、基于Spark的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目、ETL項(xiàng)目之Hive和SparkSQL、BI商業(yè)分析等。
掌握能力
掌握流數(shù)據(jù)接入、基于Flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)、流批一體數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、數(shù)據(jù)湖開發(fā)、實(shí)時(shí)ETL、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和京東實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)
勝任職位
實(shí)時(shí)工程師、Flink工程師、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫工程師、實(shí)時(shí)ETL工程師、Spark工程師
技術(shù)點(diǎn)
Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis
項(xiàng)目
實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)、基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖、大數(shù)據(jù)搜索系統(tǒng)
掌握能力
掌握企業(yè)項(xiàng)目開發(fā)流程、用戶畫像開發(fā)、企業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、基于生產(chǎn)環(huán)境項(xiàng)目部署和京東項(xiàng)目性能調(diào)優(yōu)
勝任職位
數(shù)據(jù)服務(wù)工程師、離線數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)工程師、BI商業(yè)分析師、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫工程師、實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)工程師、ETL工程師、數(shù)據(jù)可視化工程師、數(shù)據(jù)治理工程師、高級(jí)數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、推薦工程、數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師
技術(shù)點(diǎn)
數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控平臺(tái)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫、用戶畫像、推薦系統(tǒng)、基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫、元數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理。
企業(yè)數(shù)據(jù)管理。企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進(jìn)行數(shù)據(jù)管理,并需要為此設(shè)立數(shù)據(jù)管家職位,這一職位的人員需要能夠利用各種技術(shù)工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化,將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫中,成為一個(gè)可用的版本。
數(shù)據(jù)安全研究。數(shù)據(jù)安全這一職位,主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)安全管理工作,并對(duì)網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施。
數(shù)據(jù)科學(xué)研究。數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)全新的工種,能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)學(xué)的進(jìn)展,越來越多的實(shí)際工作將會(huì)直接針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行,這將使人類認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù),從而認(rèn)識(shí)自然和行為。