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2020-10-29 · 百度认证:南京课工场信息技术官方账号
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千锋IT教育
2022-09-21 广告
2022-09-21 广告
大数据专业相对来说还是有一定难度的,毕竟大数据开发技术所包含的编程技术知识是比较杂且多的如果是计算机专业的学生或者自身有一定大数据开发基础的人学大数据相对来说还会比较容易,会比非计算机专业的人士好很多,但对于零基础小伙伴学习来说想要学习大数...
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大数据前景是很不错的,像大数据这样的专业还是一线城市比较好,师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的,学习大数据可以按照路线图的顺序,
学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构,你可以深度了解机构的口碑情况,问问周围知道这家机构的人,除了口碑再了解机构的以下几方面:
1. 师资力量雄厚
要想有1+1>2的实际效果,很关键的一点是师资队伍,你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色,都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性,也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师,一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。
2. 就业保障完善
实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台,即能够为你提供良好的就业保障,让学员能够学到实在实在的知识,并向大数据学员提供一对一的就业指导,确保学员找到自己的心理工作。
3. 学费性价比高
一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果,如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作,你将获得比以往更多的投资。
希望你早日学有所成。
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大数据无处不在,比如疫情地图实时数据报告,我们可以看到全国疫情动态、新增确诊或疑似趋势等疫情信息;输入身份证号,即可查询近14日内是否到达过疫情严重地区,是否与确诊患者同乘坐一辆交通工具;利用采集挖掘到的近期车辆轨迹数据,可在应用软件上为运送防疫物资的司机提供优选路线推荐......
很多人对大数据也产生了浓厚的兴趣,也想转行大数据方向,但是不知道该学哪些内容,我给你介绍一下:
大数据需要学习哪些技术?
1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序,是大数据学习的基础;
2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;
3、Hadoop——分布式系统基础架构,用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;
4、Avro与Protobuf——数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型;
5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库;
6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;
7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;
8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎;
9、Redis——key-value存储系统;
10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统;
11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架;
12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;
13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ;
14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言;
15、Azkaban——可完成大数据流任务调度;
16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化;
对于没有基础的人来说,学大数据难吗?
如果是计算机专业的学生,学大数据相对来说还是有一定基础的,会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业,想学大数据的话,到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的,想要学习大数据,难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月,要想在这短短的时间内学有所成,要付出的努力肯定要比别人多非常多!一旦在学习中有怠慢心理,那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。
很多人对大数据也产生了浓厚的兴趣,也想转行大数据方向,但是不知道该学哪些内容,我给你介绍一下:
大数据需要学习哪些技术?
1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序,是大数据学习的基础;
2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;
3、Hadoop——分布式系统基础架构,用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;
4、Avro与Protobuf——数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型;
5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库;
6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;
7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;
8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎;
9、Redis——key-value存储系统;
10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统;
11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架;
12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;
13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ;
14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言;
15、Azkaban——可完成大数据流任务调度;
16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化;
对于没有基础的人来说,学大数据难吗?
如果是计算机专业的学生,学大数据相对来说还是有一定基础的,会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业,想学大数据的话,到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的,想要学习大数据,难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月,要想在这短短的时间内学有所成,要付出的努力肯定要比别人多非常多!一旦在学习中有怠慢心理,那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。
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