武漢千鋒教育
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)...
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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(zhēng)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。
人才稀缺
未來3至5年，中國需要150萬左右的大數(shù)據(jù)相關(guān)人才，目前大數(shù)據(jù)從業(yè)人數(shù)不足50萬，市場(chǎng)需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)得不到滿足。
高薪納賢
2018年大數(shù)據(jù)行業(yè)起薪突破20萬每年，高出互聯(lián)網(wǎng)普通技術(shù)開發(fā)人員134%，且招聘人數(shù)擴(kuò)大為7.8倍。
行業(yè)需求
大數(shù)據(jù)對(duì)接金融、電商、醫(yī)療、新零售、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通和能源等行業(yè)，人才需求量持續(xù)擴(kuò)大。
一將難求
前有萬達(dá)集團(tuán)60萬nx聘請(qǐng)大數(shù)據(jù)人才，后有大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生20wnx就職，大數(shù)據(jù)人才“重金難覓”。
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(jiǎn)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。
