学习千锋教育大数据好就业吗？就业前景怎么样？_百度文库
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学习千锋教育大数据好就业吗？就业前景怎么样？
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大数据与千锋
　　2017年已然来临，大数据技术仍然保持着飞速发展。无论是物联网、云计算领域乃至企业技术都开始将其引入自身并作为新的变革方向。众多企业已经在积极接纳大数据技术，并作为提升自身市场竞争力的核心因素。
　　业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
　　1、是数据体量巨大
　　数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。2、是数据类别大和类型多样
　　数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。3、是处理速度快
　　4、是价值真实性高和密度低
　　数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
千锋大数据培训班毕业的学员，具有良好的职业道德和创新精神，掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux
操作系统等基础知识，具备分布式存储、分布式计算框架等基本技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业。
　　用来培养学员核心竞争力的千锋大数据特点：
　　1、采用&T&字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。
　　2、讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛(总监级)进行授课。
　　3、技术 + 项目 是先进的，以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina微博的推荐系统项目，作为教学项目等。
　　4、数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，有一定的商业价值。
　　5、定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验 证所学技术的正确方向。
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千锋教育大数据开发_大数据基础_完全分布
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千锋教育大数据开发_大数据基础_完全分布
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没有数据！
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{description}千锋大数据培训大变革 新进企业级服务器实战教学
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据悉,为了真正做到&一站到底&,千锋教育大数据培训重磅出击,大力采购了10余台企业级服务器,有了这些内存容量最大级别的服务器作为支撑,在千锋参加大数据培训的学员可以使用真实的
& &据悉,为了真正做到&一站到底&,千锋教育大数据培训重磅出击,大力采购了10余台企业级服务器,有了这些内存容量最大级别的服务器作为支撑,在千锋参加大数据培训的学员可以使用真实的服务器,做真实的数量级在几十G至上百G的企业级项目。作为国内为数不多能够独立购买高端自主服务器的培训机构,千锋教育对大数据开发人才培训的重视不言而喻。相对其他机构只能承载百兆甚至几十兆项目的&小数据&,千锋大数据培训占有绝对的&先天&优势。
随着互联网时代的迅猛发展,大数据全面融入了现代社会的生产、生活中,并将大大改变全球的经济。大数据,它其实不仅仅是一种技术,更是战略资源。大数据时代的到来,给大数据开发人才带来了巨大的机遇和挑战,为了给有意从事大数据开发的人们提供一个最佳的入行机会,千锋教育早已经推出了&大数据开发&培训课程,该课程紧贴行业发展、着眼未来需求,汇集&开发、收集、储存、计算&一站到底。
【图】千锋大数据新进企业级服务器 为学员项目开发添力 &为什么千锋要购买内存容量最大的企业级服务器? 据了解,服务器可分为:入门级服务器、工作组级服务器、部门级服务器、企业级服务器四大级别。千锋针对大数据课程需要,采购的是内存容量最大的企业级服务器。那么,为什么千锋不惜重本提升服务器配置?
【图】大容量服务器为真实大项目开发做强大支持 首先,我们从人才培养的角度分析。据悉,在同行业中,大多数机构还是采用低级的服务器配置,这些配置只能承载很小的项目,其实根本达不到&大数据&的需求,学员也体验不到真正的企业级项目。而千锋密切关注前沿技术需求,领先提升配置,让学员真正的在实战中,学到真实企业级大项目的操作流程,最终成为适应企业所需的开发人才。
其次,从使用服务器的本身分析,企业级服务器是属于高档服务器行列,它的硬件配置最高,系统可靠性也最强。它也具备更多优势:可扩展、易使用以及易管理,并且稳定性好、性能更强大。从更专业的角度看,企业级服务器最大的特点就是它还具有高度的容错能力、优良的扩展性能、故障预报警功能、在线诊断和RAM、PCI、CPU等具有热插拔性能。 在拥有如此巨大优势的条件下,对于很多人来说,选择大数据开发培训,千锋绝对是首选。 &学员能学到真正的&大数据&才是王道 对于想学习大数据开发的人们而已,他们对大数据的前景是充满信心的。我们从近日最新公布的&2017中国科技&互联网创新趋势白皮书&中,我们看到,大数据、新技术集群人工智能,在后智能手机时代,这些技术将成为全球经济的新驱动力。大数据技术拥有长久的价值,未来它仍将是市场重点关注的技术。大数据技术的革新几乎可以惠及所有行业,它的商业效益既广泛又深远,因此我们认为未来大数据同样是能够改变行业的重要技术。
而对于很多去学习大数据培训的学员而言,由于局限于所选机构提供的是&小数据&的服务器,根本没有学到真正的企业级项目,于是很多人可能很不适应企业的项目开发流程。因此,能够让学员在真实的&大数据&环境下,掌握到真正的&大数据&开发技术,对于学员来说,才是高薪就业的王道。千锋大数据培训顺应时代发展以及企业人才所需,推出最高端的配置升级,这个最新的&变革&也将给行业注入新的力量和利好的环境,帮助更多的学员高薪就业!&&
[责任编辑：张健]
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市场价：￥详询
已有2000+人咨询
班制：周末班
上课地点：
北京海淀区宝盛北里西区28号
大数据介绍
“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：**对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，**“加工”实现数据的“增值”。
咨询热线:010- QQ:
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式技术和云存储、虚拟化技术。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1. 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
2. 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；
3. 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据相关技术方向
1. Hadoop大数据开发方向；
2. 大数据运维& 云计算方向；
3. 数据挖掘、数据分析&机器学**方向。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学**大数据专业也是进大公司的捷径！
精通任何方向之一者，均会“ 前（钱）”途无量。
大数据相关的技术有：Hadoop、Linux、Oracle、 Jquery、 Spark、 Storm、Servlet、Python、Nginx、Memcached、Matlab、Scala、Maven等。
课程大纲：
**阶段Java语言基础
01Java开发介绍
- Java的发展历史
- Java的应用领域
- Java语言的特性
- Java面向对象
- Java性能分类
- 搭建Java环境
- Java工作原理
02熟悉Eclipse开发工具
- Eclipse简介与下载
- 安装Eclipse的中文语言包
- Eclipse的配置与启动
- Eclipse工作台与视图
- “包资源管理器”视图
- 使用Eclipse
- 使用编辑器编写程序代码
03Java语言基础
- Java主类结构
- 基本数据类型
- 变量与常量
- Java运算符
- 数据类型转换
- 代码注释与编码规范
- Java帮助文档
04Java流程控制
- 复合语句
- 条件语句
- if条件语句
- switch多分支语句
- while循环语句
- do…while循环语句
- for循环语句
05Java字符串
- String类
- 连接字符串
- 获取字符串信息
- 字符串操作
- 格式化字符串
- 使用正则表达式
- 字符串生成器
06Java数组与类和对象
- 数组概述
- 一维数组的创建及使用
- 二维数组的创建及使用
- 数组的基本操作
- 数组排序算法
- Java的类和构造方法
- Java的对象、属性和行为
07数字处理类与核心技术
- 数字格式化与运算
- 随机数与大数据运算
- 类的继承与Object类
- 对象类型的转换
- 使用instanceof操作符判断对象类型
- 方法的重载与多态
- 抽象类与接口
08I/O与反射、多线程
- 流概述与File类
- 文件 输入/输出流
- 缓存 输入/输出流
- Class类与Java反射
- Annotation功能类型信息
- 枚举类型与泛型
- 创建、操作线程与线程安全
09Swing程序与集合类
- 常用窗体
- 标签组件与图标
- 常用布局管理器与面板
- 按钮组件与列表组件
- 常用事件监听器
- 集合类概述
- Set集合与Map集合及接口
02第二阶段HTML、CSS与JavaScript
01PC端网站布局
- HTML基础，CSS基础，CSS核心属性
- CSS样式层叠，继承，盒模型
- 容器，溢出及元素类型
- 浏览器兼容与宽高自适应
- 定位，锚点与透明
- 图片整合
- 表格，CSS属性与滤镜
02HTML5 CSS3基础
- HTML5新增的元素与属性
- CSS3选择器
- 文字字体相关样式
- CSS3位移与变形处理
- CSS3 2D、3D 转换与动画
- 弹性盒模型
- 媒体查询
- 响应式设计
03WebApp页面布局
- 移动端页面设计规范
- 移动端切图
- 文字流式/控件弹性/图片等比例/特殊设计的布局
- 等比缩放布局
- viewport/meta
- rem/vw的使用
- flexbox详解
- 移动web特别样式处理
04原生JavaScript交互功能开发
- 什么是JavaScript
- JavaScript使用及运作原理
- JavaScript基本语法
- JavaScript内置对象
- 事件，事件原理
- JavaScript基本特效制作
- cookie存储
- 正则表达式
05Ajax异步交互
- Ajax概述与特征
- Ajax工作原理
- XMLHttpRequest对象
- 同步与异步
- Ajax异步交互
- Ajax跨域问题
- Ajax数据的处理
- 基于WebSocket和推送的实时交互
06JQuery应用
- 各选择器使用，及应用优化
- Dom节点的各种操作
- 事件处理、封装、应用
- jQuery中的各类动画使用
- 可用性表单的开发
- jQuery Ajax、函数、缓存；
- jQuery编写插件、扩展、应用
- 理解模块式开发及应用
03第三阶段JavaWeb和数据库
- Mysql数据库
- JDBC开发
- 连接池和DBUtils
- Oracle介绍
- MongoDB数据库介绍
- apache服务器/Nginx服务器
- Memcached内存对象缓存系统
02JavaWeb开发核心
- HTTP及Tomcat
- Servlet工作原理解析
- 深入理解Session与Cookie
- Tomcat的系统架构与设计模式
- JSP语法与内置对象
- JDBC技术
- 大浏览量系统的静态化架构设计
03JavaWeb开发内幕
- 深入理解Web请求过程
- Java I/O的工作机制
- Java Web中文编码
- Javac编译原理
- class文件结构
- ClassLoader工作机制
- JVM体系结构与工作方式
- JVM内存管理
04第四阶段Linux基础
01Linux安装与配置
- Linux常见版本及VMware
- 安装Linux至硬盘及虚拟机安装Linux系统
- 虚拟机网络配置（IP地址、主机名、防火墙）
- 超级用户root
- 关于硬件驱动程序
- 进阶：配置Grub
- CSS预处理器LESS框架使用
- CSS组件框架编写
02系统管理与目录管理
- Shell基本命令
- 使用命令行补全和通配符
- find命令、locate命令
- 查找特定程序:whereis
- Linux文件系统的架构
- 移动、复制和删除
- 文件和目录的权限
- 文件类型与输入输出
03用户与用户组管理
- 软件包管理
- 磁盘基本管理命令（df、du、fdisk、mount）
- 高级硬盘管理RAID和LVM
- 进阶：备份你的工作和系统
- 用户与用户组管理
- 内存使用监控命令（top、free等）
- 软件安装方式（rpm、tar、yum）
- 进程管理
04Shell编程
- Shell脚本编程概述
- 正则表达式
- 字符集和单词、字符类
- Shell脚本编程
- 脚本执行命令和控制语句
- Shell定制
- 个性化设置：修改.bashrc文件
- Shell脚本调试
05服务器配置
- 系统引导
- 管理守护进程
- **xinetd启动SSH服务
- 配置inetd
- Apache基础
- 设置Apache服务器
- 配置DHCP服务器
06Vi编辑器与Emacs编辑器
- vi中的常用命令
- vi中的字符与文件操作
- vi中的窗口操作
- emacs概述
- emacs文本编辑
- emacs缓冲区和窗口
- emacs的扩展工具
05第五阶段Hadoop生态体系
01Hadoop起源与安装
- 大数据概论
- Google与Hadoop模块
- Hadoop生态系统
- Hadoop常用项目介绍
- Hadoop环境安装配置
- Hadoop安装模式
- Hadoop配置文件
02MapReduce快速入门
- WordCount准备开发环境
- MapReduce编程接口体系结构
- MapReduce通信协议
- 导入Hadoop的JAR文件
- MapReduce代码的实现
- 打包、部署和运行
- 打包成JAR文件
03Hadoop分布式文件系统
- 认识HDFS及其HDFS架构
- Hadoop的RPC机制
- HDFS的HA机制
- HDFS的Federation机制
- Hadoop文件系统的访问
- JavaAPI接口与维护HDFS
- HDFS权限管理
04Hadoop文件I/O详解
- Hadoop文件的数据结构
- HDFS数据完整性
- 文件序列化
- Hadoop的Writable类型
- Hadoop支持的压缩格式
- Hadoop中编码器和解码器
- gzip、LZO和Snappy比较
05MapReduce工作原理
- MapReduce函数式编程概念
- MapReduce框架结构
- MapReduce运行原理
- Shuffle阶段和Sort阶段
- 任务的执行与作业调度器
- 自定义Hadoop调度器
- YARN架构及其工作流程
06MapReduce编程开发
- WordCount案例分析
- 输入格式与输出格式
- 压缩格式与MapReduce优化
- 辅助类与Streaming接口
- MapReduce二次排序
- MapReduce中的Join算法
- 从MySQL读写数据
- Hadoop系统调优
07Hive数据仓库工具
- Hive工作原理、类型及特点
- Hive操作及Hive复合类型
- Hive的JOIN详解
- Hive优化策略
- Hive内置操作符与函数
- Hive用户自定义函数接口
- Hive的权限控制
08开源数据库HBase
- HBase的特点
- HBase访问接口
- HBase存储结构与格式
- HBase设计
- 关键算法和流程
- HBase的Shell操作
- HBase客户端
09Sqoop与Oozie
- 安装部署Sqoop
- Sqoop数据迁移
- Sqoop使用案例
- Oozie简介
- Oozie与Hive
- Azkaban工作流
06第六阶段Spark生态体系
01Spark简介
- 什么是Spark
- Spark大数据处理框架
- Spark的特点与应用场景
- Spark SQL原理和实践
- Spark Streaming原理和实践
- GraphX SparkR入门
- Spark的监控和调优
02Spark部署和运行
- 部署准备与下载
- Spark生态和安装部署
- Local YARN模式部署
- Local模式运行
- Spark Standalone HA安装
- YARN模式运行Spark
- Spark应用程序部署工具spark-submit
03Spark程序开发
- 启动Spark Shell
- 加载text文件
- RDD操作及其应用
- 构建Eclipse开发环境
- 构建IntelliJ IDEA开发环境
- 创建SparkContext对象
- 编写编译并提交应用程序
04Spark编程模型
- RDD特征与依赖
- 集合（数组）创建RDD
- 存储创建RDD
- RDD转换 执行 控制操作
- 广播变量
05作业执行解析
- Spark组件
- RDD视图与DAG图
- 基于Standalone模式的Spark架构
- 基于YARN模式的Spark架构
- 作业事件流和调度分析
- 构建应用程序运行时环境
- 应用程序转换成DAG
06Spark SQL与DataFrame
- Spark SQL架构特性
- DataFrame和RDD的区别
- 创建操作DataFrame
- RDD转化为DataFrame
- 加载保存操作与Hive表
- Parquet文件JSON数据集
- 分布式的SQL Engine
- 性能调优 数据类型
07深入Spark Streaming
- Spark Streaming工作原理
- DStream编程模型
- Input DStream
- DStream转换 状态 输出
- 优化运行时间及内存使用
- 文件输入源
- 基于Receiver的输入源
- 输出操作
08Spark MLlib与机器学习
- 机器学习分类级算法
- Spark MLlib库
- MLlib数据类型
- MLlib的算法库与实例
- ML库主要概念
- 算法库与实例
09GraphX与SparkR
- Spark GraphX架构
- GraphX编程与常用图算法
- GraphX应用场景
- SparkR的工作原理
- R语言与其他语言的通信
- SparkR的运行与应用
- R的DataFrame操作方法
- SparkR的DataFrame
10spark项目实战
- 大数据分析系统
- 系统资源分析平台
- 在Spark上训练LR模型
- 获取二级邻居关系图
11scala编程
- scala编程介绍
- Scala基本语法
- Scala开发环境搭建
- Scala开发Spark应用程序
12Python编程
- Python编程介绍
- Python的基本语法
- Python开发环境搭建
- Pyhton开发Spark应用程序
07第七阶段Storm实时开发
01storm简介与基本知识
- storm的诞生诞生与成长
- storm的优势与应用
- storm基本知识概念和配置
- 序列化与容错机制
- 可靠性机制—保证消息处理
- storm开发环境与生产环境
- storm拓扑的并行度
- storm命令行客户端
02拓扑详解与组件详解
- 流分组和拓扑运行
- 拓扑的常见模式
- 本地模式与stormsub的对比
- 使用非jvm语言操作storm
- hook 组件基本接口
- 基本抽象类
- 事务接口
- 组件之间的相互关系
03Hadoop分布式系统
- 认识HDFS及其HDFS架构
- Hadoop的RPC机制
- HDFS的HA机制
- HDFS的Federation机制
- Hadoop文件系统的访问
- JavaAPI接口与维护HDFS
- HDFS权限管理
04spout详解与bolt详解
- spout获取数据的方式
- 常用的spout
- 学习编写spout类
- bolt概述
- 可靠的与不可靠的bolt
- 复合流与复合anchoring
- 使用其他语言定义bolt
- 学习编写bolt类
05zookeeper详解
- zookeeper简介
- zookeeper的下载和部署
- zookeeper的配置与运行
- zookeeper的本地模式实例
- zookeeper的数据模型
- zookeeper命令行操作范例
- storm在zookeeper中的目录结构
06storm安装与集群搭建
- storm集群安装步骤与准备
- 本地模式storm配置命令
- 配置hosts文件 安装jdk
- zookeeper集群的搭建
- 部署节点
- storm集群的搭建
07storm-starter详解
- storm-starter项目概述
- 使用maven进行管理
- 在eclipse中运行
- 使用daemontools监控storm进程
- 使用monit监控storm
- 常用的集群操作命令
- drpctopologybuilder
- Hive的权限控制
08开源数据库HBase
- HBase的特点
- HBase访问接口
- HBase存储结构与格式
- HBase设计
- 关键算法和流程
- HBase安装
- HBase的Shell操作
- HBase客户端
09trident详解
- trident概述
- Trident API 实践
- Trident操作详解
- trident spout
- 文件系统分析
- acking框架的实现
08第八阶段项目案例
01模拟双11购物平台
- 项目截图:
- 项目说明:
hadoop_storm_spark结合实验的例子，模拟双11，根据订单详细信息，汇总出总销售量，各个地区销售排行，以及后期的SQL分析，数据分析，数据挖掘等。
- **阶段（storm实时报表）
- (1)用户订单入kafka队列，
- (2)经过storm，实时计算出总销售量，和各个省份的的销售量，
- (3)将计算结果保存到hbase数据库中。
- 第二阶段（离线报表）
- (1)用户订单入oracle数据库，
- (2)**sqoop把数据导入hadoop上。
- (3)使用mr和rdd对hadoop上的原始订单做etl清洗
- (4)建立hive表和sparkSQL内存表。为后期分析做基础
- (5)使用HQL实现业务指标分析，和用户画像分析，将结果存在mysql中。供web前台使用
- 第三阶段（大规模订单即席查询,和多维度查询）
- (1)用户订单入oracle数据库，
- (2)**sqoop把数据导入hadoop上。
- (3)写mr把hadoop的数据加载到hbase上
- (4)使用hbase java api实现订单的即席查询
- (5)solr绑定hbase，做多维度的条件查询
- 第四阶段（数据挖掘和图计算）
- (1)用户订单入oracle数据库，
- (2)**sqoop把数据导入hadoop上。
- (3)使用mr和rdd对hadoop上的原始订单做etl清洗
02前端工程化与模块化应用
- 项目截图:
- 项目说明:
SinaSpider主要爬取新浪微博的个人信息、微博数据、关注和粉丝。环境、架构：
- 开发语言：
- 开发环境：
64位Windows7系统，4G内存，i7-3612QM处理器。
- 数据库：
MongoDB 3.2.0 （Python编辑器：Pycharm 5.0.4；MongoDB管理工具：MongoBooster 1.1.1）
- 主要使用 scrapy 爬虫框架。
- 下载中间件会从Cookie池和User-Agent池中随机抽取一个加入到spider中。
- start_requests 中根据用户ID启动四个Request，同时对个人信息、微博、关注和粉丝进行爬取。
- 将新爬下来的关注和粉丝ID加入到待爬队列（先去重）。
主讲课程：大数据
简介：&原新浪&&微博的架构师，拥有5年的大数据 研发经验，独自架构并且研发基于Spark的个...
主讲课程：大数据
简介：&北航大数据技术及应用专业在职研究生在读。 从事企业软件研发工作5年,从事大数据讲师2年，有丰富的 ...
主讲课程：大数据
简介：&10余年的软件行业从业经验，有着丰富的 软件设计、管理和开发经验。曾参与研发过餐饮连锁 管...
主讲课程：java
简介：&千锋JAVA讲师，多年开发经验，曾参与大型旅游 网站、全国ETC联网等项目。擅长JAVA、Androi...
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大数据深圳-杨同学暂时保密8500
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