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紫竹幽阁Nina
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爱情左面右面

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现在很多人都会在选择学校的问题上,抓破了头,在众多的学校中选择一所适合自己的非常重要,在学校的选择上因素很多,比如很多人关注的学费问题,个人认为,学费这个东西要看是不是物有所值,比如说,在学校里我可以学到东西,可以学以致用,掌握一门技术,以后可以凭借这门技术养活自己,这就说明学费花的值。如果说在学校期间什么都没学到,白花了那么的学费不说,还浪费了自己的青春。所以在学校的选择上,给你一些参考建议:1、首先要确认这个学校是否有适合你自己的专业;2、选择学校一定要去学校看看,教学环境跟师资力量;3、问清楚学习的时间,以及会不会项目教学,这样毕业后好就业;4、学完后,学校会不会推荐就业,这点也很重要。

重庆大数据工程师培训中心

258 评论(11)

复古猫小懒

大数据培训首先是要了解课程,有技术得人看一眼课程安排就差不多能判断这个大数据培训机构是不是歪的。对于0基础学员来说,加米谷学院的大数据培训课程Java部分都学习哪些课程呢?大数据开发工程师课程体系——Java部分。第一阶段:静态网页基础1、学习Web标准化网页制作,必备的HTML标记和属性2、学习HTML表格、表单的设计与制作3、学习CSS、丰富HTML网页的样式4、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观5、复习所有知识、完成项目布置第二阶段:JavaSE+JavaWeb1、掌握JAVASE基础语法2、掌握JAVASE面向对象使用3、掌握JAVASEAPI常见操作类使用并灵活应用4、熟练掌握MYSQL数据库的基本操作,SQL语句5、熟练使用JDBC完成数据库的数据操作6、掌握线程,网络编程,反射基本原理以及使用7、项目实战 + 扩充知识:人事管理系统第三阶段:前端UI框架1、JAVASCRIPT2、掌握Jquery基本操作和使用3、掌握注解基本概念和使用4、掌握版本控制工具使用5、掌握easyui基本使用6、项目实战+扩充知识:项目案例实战POI基本使用和通过注解封装Excel、druid连接池数据库监听,日志Log4j/Slf4j第四阶段:企业级开发框架1、熟练掌握spring、spring mvc、mybatis/2、熟悉struts23、熟悉Shiro、redis等4、项目实战:内容管理系统系统、项目管理平台流程引擎activity,爬虫技术nutch,lucene,webService CXF、Tomcat集群 热备 MySQL读写分离以上Java课程共计384课时,合计48天!大数据开发工程师课程体系——大数据部分第五阶段:大数据前传大数据前篇、大数据课程体系、计划介绍、大数据环境准备&搭建第六阶段:CentOS课程体系CentOS介绍与安装部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell编程命令、CentOS阶段作业与实战训练第七阶段:Maven课程体系Maven初识:安装部署基础概念、Maven精讲:依赖聚合与继承、Maven私服:搭建管理与应用、Maven应用:案列分析、Maven阶段作业与实战训练第八阶段:HDFS课程体系Hdfs入门:为什么要HDFS与概念、Hdfs深入剖析:内部结构与读写原理、Hdfs深入剖析:故障读写容错与备份机制、HdfsHA高可用与Federation联邦、Hdfs访问API接口详解、HDFS实战训练、HDFS阶段作业与实战训练第九阶段:MapReduce课程体系MapReduce深入剖析:执行过程详解、MapReduce深入剖析:MR原理解析、MapReduce深入剖析:分片混洗详解、MapReduce编程基础、MapReduce编程进阶、MapReduc阶段作业与实战训练第十阶段:Yarn课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度第十一阶段:Hbase课程体系Yarn原理介绍:框架组件流程调度、HBase入门:模型坐标结构访问场景、HBase深入剖析:合并分裂数据定位、Hbase访问Shell接口、Hbase访问API接口、HbaseRowkey设计、Hbase实战训练第十二阶段:MongoDB课程体系MongoDB精讲:原理概念模型场景、MongoDB精讲:安全与用户管理、MongoDB实战训练、MongoDB阶段作业与实战训练第十三阶段:Redis课程体系Redis快速入门、Redis配置解析、Redis持久化RDB与AOF、Redis操作解析、Redis分页与排序、Redis阶段作业与实战训练第十四阶段:Scala课程体系Scala入门:介绍环境搭建第1个Scala程序、Scala流程控制、异常处理、Scala数据类型、运算符、Scala函数基础、Scala常规函数、Scala集合类、Scala类、Scala对象、Scala特征、Scala模式匹配、Scala阶段作业与实战训练第十五阶段:Kafka课程体系Kafka初窥门径:主题分区读写原理分布式、Kafka生产&消费API、Kafka阶段作业与实战训练第十六阶段:Spark课程体系Spark快速入门、Spark编程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL简介、SparkSQL程序开发光速入门、SparkSQL程序开发数据源、SparkSQL程序开DataFrame、SparkSQL程序开发DataSet、SparkSQL程序开发数据类型、SparkStreaming入门、SparkStreaming程序开发如何开始、SparkStreaming程序开发DStream的输入源、SparkStreaming程序开发Dstream的操作、SparkStreaming程序开发程序开发--性能优化、SparkStreaming程序开发容错容灾、SparkMllib 解析与实战、SparkGraphX 解析与实战第十七阶段:Hive课程提体系体系结构机制场景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive阶段作业与实战训练第十八阶段:企业级项目实战1、基于美团网的大型离线电商数据分析平台2、移动基站信号监测大数据3、大规模设备运维大数据分析挖掘平台4、基 于互联网海量数据的舆情大数据平台项目以上大数据部分共计学习656课时,合计82天!0基础大数据培训课程共计学习130天。

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yiliudewendu

相信在IT领域发展的同学对大数据很熟悉。大数据编程语言排行中一直处于领先地位,这可以直接体现大数据的重要。因此很多同学准备参加大数据培训机构系统学习。那么,大数据培训机构哪家比较好?下面我们介绍一下。

随着大数据的普及,越来越多的人了解大数据,企业也会对求职者提出更高的要求,他们想招聘一些能马上开始工作的人,所以往往会招聘一些有项目开发经验的人。这就是为什么那么多计算机专业的大学生找不到工作,所以越来越多的大学生会选择在毕业前后参加一些专业的大数据培训课程,以增加他们的实践经验。只有增强自己的力量,才能立于不败之地。

大数据培训机构哪家比较好?判断大数据培训机构好与坏主要看以下几个方面

1.看教学课程内容

学习大数据技术,最主要是与时俱进,掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖,也可以去机构的官网上看看,了解自己想学习的学科的课程大纲。看看学习路线图是如何安排的,有没有从零到一的系统搭建,是不是有强化实训、实操的比重,有尽量多的项目实战。因为企业对大数据从业者的技术能力和动手实战能力要求较高。

2.看师资力量

因为大数据开发技术知识的专业性很强,如果盲目去学很容易走进误区。相反,有讲师带领,站在巨人的肩膀上,往往事半功倍。毕竟现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息,初学者千万不能闭门造车。

3.看口碑

行业内口碑比较好,学生对培训机构比较认可,这种机构把精力放在了学生身上的机构,才是做教育的应有态度。

4.看就业情况

以学生就业为目标的培训机构现在才是最主要的。要知道就业也是教学成果的体现,没有好的教学保证是做不到好的就业的。

5.上门免费试听

试听是为了更好的去感受培训机构的课程内容、讲课风格、班级氛围等,同时也能通过和班上在读同学进行交流,更进一步去了解这家培训机构各个方面是否符合自己的需要。

126 评论(14)

joanna0727

谢邀!要看楼主是在哪个城市了?就以成都为例,目前成都上百家IT培训机构,但是真正能开大数据课程的机构屈指可数,就我了解,可能不超过3家。很多机构都是借着大数据的噱头招生,把JAVA课程稍微包装一下,加一些大数据基础内容上去就是大数据了...哪家机构靠谱?个人觉得jia米gu大数据,HK大数据都不错,至少大数据方向是比较专业的,公司内部也有接大数据外包项目在做,有真实的项目,真实的数据,参加培训最重要的就是项目这块,企业招人主要也是看你的项目经验!很多机构是没有真实项目让你实操的,都是在网上找一些模版小项目让你练手,不过一般0基础的朋友也很难分辨这点。建议带一个从事大数据行业的朋友跟你一起去了解考察

243 评论(14)

淡粉浅蓝

大数据学习找大数据培训机构是可以的,节省时间成本。能接触到最新技术。但选一家靠谱的大数据培训机构是很重要的,毕竟“好的选择是成功的一半”。具体怎么样选,建议如下。首先要了解大数据就业方向大数据工程师的三个就业方向: Hadoop大数据开发,对应部门包括大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等数据挖掘对应工作场所,包括数据科学家、数据挖掘工程师等,以及和运维相关的大数据运维工程师等,就业的情况还是和个人的技术实力分不开的。然后从他们的师资力量、大数据培训课程内容、口碑以及学员就业情况这四个大的方面去进行分析,然后选择几家比较好的再进行一下对比。最后选择一个比较适合自己的进行实地校区进行考察。师傅领进门修行靠个人,只有真正掌握专业的技术知识,拥有强大的技术核心竞争力,才能成为我们战胜竞争对手的法宝。 技术不够专业,不可替代,在职业素养上也有一定的优势。

264 评论(11)

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