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  • 如何选择大数据培训机构

    千次阅读 2018-09-28 13:40:38
    但是有的朋友却还在犹豫,不是没有坚定学习大数据的信心,而是对大数据培训机构的选择有不少疑问。 个人觉得或许每个大数据培训机构都有自己的优势,选择哪一家还是要看你注重些什么,那么应该注重些什么呢? 第...

    大数据行业前景光明,不少已经在工作或者大数据毕业的朋友都想投身到大数据行业。但是有的朋友却还在犹豫,不是没有坚定学习大数据的信心,而是对大数据培训机构的选择有不少疑问。

    个人觉得或许每个大数据培训机构都有自己的优势,选择哪一家还是要看你注重些什么,那么应该注重些什么呢?

    第一、授课老师的专业度

           选择一位好的老师会让你的学习过程轻松顺利许多。看师资的时候要看老师的经验是否丰富,经验丰富的老师会让你少走弯路。在遇到问题的时候和老师交流起来也会轻松不少。

    第二、上课的方式。

            大数据是一门非常需要操作练手的技术,选择线下授课的方式是最好的,特别是没有基础或者基础薄弱,又或者自学和自控力比较差的朋友。在选择大数据培训机构的时候一定要注意,线下培训可以缩短你的学习周期,保证你的学习效率。这里作者还要提醒一句,有朋友在网上买了很便宜的学习视频,结果到现在学习也毫无进展,现在又准备找专业的机构,浪费了金钱又浪费了时间。

    第三、是否有项目练手。

    因为大数据是一门非常需要多练习多操作的技术,所以选择培训机构的时候你要考察下是否有项目可以练手,最终你要面对的还是就业,想要找到好的工作,项目这一块是挺重要的。

    第四、学习环境和氛围。

    现在已经是大家都可以享受好的学习环境的年代了,如果有好的选择,为什么不选择一家环境舒服,学习氛围良好的培训公司呢?

    感谢您的阅读。 

     

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  • 本课程从大数据技术以及Hadoop/Yarn实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop/Yarn这一高性能处理大数据工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括:Hadoop/Yarn分布式文件系统DFS;MapReduce的的工作机制、类型和...

    1、大数据处理技术-基于Hadoop/Yarn的实战(含Spark、Storm和Docker应用介绍)

    本课程从大数据技术以及Hadoop/Yarn实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop/Yarn这一高性能处理大数据工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括:Hadoop/Yarn分布式文件系统DFS;MapReduce的的工作机制、类型和格式;如何构建和管理Hadoop/Yarn集群;PigLatin语言的使用技巧;Hive数据仓库工具介绍;HBase和Zookeeper工具的使用和管理;开源数据采集工具sqoop。

    本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Hadoop/Yarn系列工具来解决具体的问题,并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

    第一节云计算及大数据处理技术介绍

    第二节Google的关键技术

    第三节Hadoop系统及HDFS

    第四节MapReduce计算模型设计

    第五节Pig数据流处理工具

    第六节云数据仓库Hive

    第七节HBase和NoSQL

    第八节数据抽取工具Sqoop

    第九节Hadoop与其他云数据处理技术的融合

    2、大数据实时处理–基于Spark的大数据实时处理及应用技术

    课程中结合实例,介绍图工具GraphX如何发现社交网络中的人际关系,大数据挖掘工具MLlib如何进行商品聚类和电影推荐,以及Streaming流挖掘工具,并探讨了Spark与Docker等云环境下新技术的结合,分析了其应用前景。

    本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Spark实时大数据工具来解决业界的问题,并介绍了Spark生产环境搭建的相关知识。

    第一节Spark大数据实时处理技术

    第二节Spark安装配置及监控

    第三节Scala编程语言使用概述

    第四节Spark分布式计算框架

    第五节Spark内部工作机制详解

    第六节Spark数据读取与存储

    第七节Spark通信模块和容错机制

    第八节SQLOnSpark

    第九节Spark流数据处理工具Streaming

    第十节Spark中的大数据挖掘工具MLlib

    第十一节Spark大规模图处理工具GraphX

    第十二节Spark与其他大数据技术的融合与应用

    3、Storm大数据流式处理技术

    本课程从大数据流式处理技术以及Storm实战的角度,理论和实践相结合,全方位地介绍Storm大数据流式处理工具的原理和内核。以案例分析的方式来帮助学员了解如何用BDAS系列工具来解决具体的问题,并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

    第一节Storm大数据处理介绍

    第二节Storm配置和容错机制

    第三节Storm可靠性及消息传输

    第四节Storm拓扑及流分组

    第五节Spout和Bolt详解

    第六节分布式DPRC

    第七节Storm事务拓扑

    第八节Storm中的Trident

    第九节Trident的状态

    第十节Storm企业应用

    4、大数据分布式存储系统

    在大数据时代,很多企业的数据都是逐步积累的,这就要求存储系统有很好的横向扩展能力;而要对传统存储设备进行横向扩展,会带来很高的成本,但是分布式存储却能够比较好的解决这样的问题。

    第一节分布式存储系统概述

    第二节大数据集(超大文件)存储

    第三节海量小文件存储

    第四节分布式存储技术发展新动向和趋势

    5、大数据前沿技术分析与应用

    大数据相关技术最近几年出现了井喷的趋势,众多技术纷纷出现,典型的系统包括Hadoop、Spark、Flume、Scribe、Kafka、Storm、Mahout、MLlib、Docker等,涵盖网络数据爬取、日志采集、分布式消息订阅、大数据分析挖掘等方面,涉及离线批处理、实时处理、流式处理等多种处理方式。这些技术解决不同的应用需求,涉及面广,技术要求高,交叉知识范围广,知识内容更新频繁,要理清其中的关系,从中发现最适合本机构的技术,成为了目前各机构技术专家的一个难点。

    第一节大数据技术基础

    第二节批处理大数据平台Hadoop

    第三节实时大数据平台Spark

    第四节流式大数据平台Storm

    第五节Python网络爬虫

    第六节大数据日志采集工具Flume

    第七节分布式消息订阅工具Kafka

    第八节NoSQL云数据处理工具

    第九节大数据中的SQL工具

    第十节大数据分析挖掘工具

    第十一节资源虚拟化工具Docker

    第十二节大数据技术展望

    6、数据仓库与数据挖掘(结合SPSS和WEKA)

    本课程重在突出数据仓库与数据挖掘决策支持的本质,介绍数据挖掘的各种方法、技术实现手段,通过对实例的深入剖析解释它们的原理。

    第一节数据仓库原理及联机分析技术介绍

    第二节数据仓库设计与开发

    第三节基于数据仓库的决策支持系统

    第四节数据仓库案例剖析

    第五节数据挖掘与知识发现

    第六节关联分析算法及其案例

    第七节聚类分析算法及其案例

    第八节其它数据挖掘算法介绍

    7、Python和R数据挖掘技术-基于Python和R语言的数据挖掘和统计分析技术

    本课程将对基于Python和R语言进行数据处理、数据探索的基本方法,利用R语言实现模型选择、Logistic回归及决策树算法,以及贝叶斯算法及支持向量机、神经网络等算法原理及实现进行讲解。

    第一节数据挖掘,Python和R简介

    第二节数据的导入与导出

    第三节数据可视化展现

    第四节决策树与随机森林

    第五节回归分析

    第六节聚类分析

    第七节离群点检测

    第八节时间序列分析

    第九节关联规则

    第十节社交网络分析

    8、大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/MLlib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍)

    本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍Mahout和MLlib等大数据挖掘工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括:大数据挖掘及其背景,Mahout和MLlib大数据挖掘工具,推荐系统及电影推荐案例,分类技术及聚类分析,以及与流挖掘和Docker技术的结合,分析了大数据挖掘前景分析。

    本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Mahout和MLlib挖掘工具来解决具体的问题,并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。

    第一节大数据挖掘及其背景

    第二节MapReduce/DAG计算模式

    第三节云挖掘工具Mahout/MLib

    第四节推荐系统及其应用开发

    第五节分类技术及其应用

    第六节聚类技术及其应用

    第七节关联规则和相似项发现

    第八节流数据挖掘相关技术

    第九节云环境下大数据挖掘应用

    9、Spark大数据挖掘工具MLlib实战(机器学习)

    本课程主要讲解SparkMLlib,SparkMLlib是一种高效、快速、可扩展的分布式计算框架,实现了常用的机器学习,如:聚类、分类、回归等算法。讲解各个算法的理论、详细展示Spark源码实现,最后均会通过实例进行解析实战,帮助大家真正从理论到实践全面掌握SparkMLlib分布式机器学习和大数据挖掘方法。

    第一节Spark大数据实时处理技术

    第二节Spark安装配置及监控

    第三节Scala编程语言和分布式计算模型

    第四节SparkMLlib线性回归和逻辑回归算法

    第五节SparkMLlib贝叶斯分类算法

    第六节SparkMLlib决策树算法

    第七节SparkMLlib聚类算法

    第八节SparkMLlib关联规则算法

    第九节SparkMLlib个性化推荐算法

    第十节SparkMLlib神经网络算法

    10、Python语言基础及数据分析技术

    Python语法简洁清晰,Python具有丰富和强大的库。能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。Python包括一套完整的数据处理、计算和制图软件系统;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输入,可实现分支、循环,用户可自定义功能。

    本课程将对基于Python语言进行数据处理、数据探索的基本方法,并对Python语言算法原理及实现进行讲解。

    第一节基础知识

    第二节Python数据结构

    第三节选择与循环

    第四节字符串与正则表达式

    第五节函数设计与使用

    第六节面向对象程序设计

    第七节文件操作

    第八节GUI编程

    第九节数据库编程

    第十节科学计算与可视化

    第十一节大数据处理

    11、大数据可视化技术与应用

    本课程立足于可视化的本质问题,从设计的角度讲述数据可视化技术,而非可视化实现算法。

    课程通过演绎可视化设计的基本流程、常用工具和方法,加上针对典型数据类型可视化方法的案例分析,以启发学员思考,达到以更加丰富的可视化方法,运用各种交互设计手段进行可视化分析与探索,深入挖掘自身现有业务数据价值的目的。

    第一节数据可视化概述

    第二节可视化设计基础

    第三节可视化编码基础

    第四节地理空间数据可视化方法

    第五节时变数据可视化方法

    第六节关系数据可视化方法

    第七节高维数据可视化方法

    第八节文本数据可视化方法

    第九节可视化交互设计方法

    12、云计算与大数据处理技术

    本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时,不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的,而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路,通过归纳整理深入理解,再根据自己所面对的领域特征,形成解决具体实际问题的方案。通过本课程学习,希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。

    第一节云计算的概念与现状

    第二节从Google云计算体系,理解海量数据处理的方法

    第三节从Hadoop云计算项目,进一步研究云数据处理方法

    第四节从WindowsAzure,理解平台即服务的本质

    第五节从Amazon云计算,讨论如何提供云服务

    第六节实施云计算的关键点:安全策略

    第七节当前数据中心如何向云计算环境转变?

    第八节基础设施即服务(IaaS)关键实现技术

    第九讲软件即服务(SaaS)关键实现技术
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据人才定义和分类
    http://www.duozhishidai.com/article-405-1.html
    在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html


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  • 很多想加入大数据行业的人都是通过参加大数据培训这种方式,可是大数据培训真的靠谱吗?作为一个在培训行业摸爬滚打很多年的人,目前供职于科多大数据公司,一心致力于将职业培训惠及更多人而努力工作,今天给到大家...

    很多想加入大数据行业的人都是通过参加大数据培训这种方式,可是大数据培训真的靠谱吗?作为一个在培训行业摸爬滚打很多年的人,目前供职于科多大数据公司,一心致力于将职业培训惠及更多人而努力工作,今天给到大家一些负责任的建议,希望对你有用。

    现在不论是大数据培训还是其他的培训,我们都称之为职业技能培训,是以就业为导向的,然而就业这把尺子却是无形的,他没办法量化标准,所以就有培训这个行业实力参差不齐的情况,这个时候就需要大家擦亮眼睛了


    第一,是否需要培训

    如果具备以下三个特质,不需要培训,大家可对照自己的情况来勾选
    A.自学能力必须具备。走IT技术这行,自学能力是必备的,如果连自学能力就欠缺,那建议还是转行吧。
    B.自律性必须很坚韧。必须严格要求自己,不能让懒惰占了上风。
    C.能找到科学合理的学习路线图,能在网上海量的资源甄别好坏,找到顺序。尤其是零基础的,有清晰的知道怎么样循序渐进、有计划有步骤的来安排学习路径。
    具备以上三点,不要培训,培训价格就是2万左右,学成之后,好好的犒劳下自己吧


    第二,培训公司能为你带来什么


    既然花了钱培训了,那肯定是需要提高投入产出比的,先看看钱是否花的值,培训公司能为你带来什么
    A、可以提供一个完善的系统的学习线路图
    B、能提供一个氛围比较好的学习环境,有一群志同道合一起学习的人
    C、能提供一个实时反馈的环境,有老师给予技术支持和指导,甚至有专人监督你学习
    D、能提高学习效率,自学能力弱一点,自律性差一点的人自学学两年年,同等条件下,培训只需要4-6个月,你就当花钱买时间了吧。自己在心底打个小算盘

    举例:小王普通岗位,薪资4K,初级大数据工程师8K,

    小王自学2年,这两年收入9.6万

    小王辞去工作,培训6个月,学费2万, 6月之后,薪资8K

    那这两年的收入是:8k*18个月-20K=12.4万

    (不计算技术岗位经验增长薪资增长幅度,仅以入门薪资计算,华丽转身)
    对照以上两条,确定要培训之后,


    第三,怎么样选择培训机构,尤其是大数据培训机构


    A、不要找专门的培训机构,专门的培训机构,讲师也是很多年的讲师,不能与时俱进,你跟着他也没用,

    B、利用招聘骗来转培训的公司,这种连道德标准都没有的公司,完全不要考虑了,
    C、包就业夸张的公司,就业率100%,什么谁谁谁学了拿一万多两万多的薪资,这种用脚丫子想想都知道,个案不代表全部,没有绝对的事情和概率,所谓包就业,只是利用公司的资源帮你推荐一些就业的渠道,具体能不能去上班,还是要经过严格的考核和面试。
    D、选择管理体系完善的公司,选择有研发团队的公司,选择网络上口碑比较好的公司、选择业务定位精准的公司,比如说有的公司的业务是跟热潮,前端火马上上前端,ios火,马上上,实力有储备么?完全不清楚.

    F、尤其是大数据培训,顾名思义,大数据培训没有数据怎么实施。光有技术还不够,还需要有项目,有数据,这样才能100%情景还原。最好是能有商业项目在后期练练手,就最好不过了,不过这类型公司少之又少,大家要檫亮眼睛甄别

    第四,不能完全依赖培训公司


    即便你交了费,签了就业协议,不代表培训机构能为你解决多么大的问题,说到底,学习还是靠自己,不努力在哪儿都没用
    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,让大家了解到目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!

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  • 应运时代的变化需求,国内涌现出不少大数据培训机构。不少人问大数据培训靠谱吗?该如何选择培训机构呢? 1、看高薪就业数据如果有很多的学员参加学习,如果有很高的就业数据,那就是靠谱的机构。如果只宣传讲师多牛,...

    数据培训在当下是个非常热门的话题,大数据在深刻的影响着这个世界,大数据正引发新一轮革命。应运时代的变化需求,国内涌现出不少大数据培训机构。不少人问大数据培训靠谱吗?该如何选择培训机构呢?

    1、看高薪就业数据如果有很多的学员参加学习,如果有很高的就业数据,那就是靠谱的机构。如果只宣传讲师多牛,不宣传就业信息,那么需要认真考虑。讲师非常牛,不代表毕业的学员会同样牛。

    2、看专职讲师数量大数据行业工资很高,大数据公司里面的一线工程师年薪最低20多万,如果聘为专职讲师,讲师的年薪肯定不能低于20多万,这对培训机构而言,成本压力非常大。很多培训机构只有兼职讲师,这样成本是最小的。因为没有课的话,培训机构不付工资,没有成本。但是兼职讲师没有那么多时间备课,在讲课水平上与专职讲师是有很大差别的。

    3、看后续服务行业技术更新非常快,现在的单位经常加班,累的要死要活,根本没时间去学习新技术。如果培训机构只关注培训一门技术收一笔钱的话,对学员长期发展不利。如果在培训机构,缴费学了这门技术,在授课途中能够捎带讲解一些别的技术问题的话,那就太好了。

    4、看是否允许实地考察培训机构中有很多皮包公司,本身没有师资力量,只是一个组织机构,把想要参加培训的学员和希望兼职讲课的一线人员牵线搭桥组合到一起。这样对学员是不负责的。如果实地考察,和工作人员聊聊天,是很容易看出来的。

    大数据培训如何选?

    学员在学习大数据时,首先是选课程,看课程是否专业,是否能够让学员直接就业,这是最核心、最直接的目的。课程体系,最大的优势在于它和企业接轨做的是非常好,可以说是无缝接轨。

    学员第二看就是看老师是不是优秀。用句大白话,就是看老师有没有名。很多人就是冲着名师头衔来的。讲师都在行业是首屈一指,至少十年以上企业实际工作经验,不光是来自于知名IT公司,还有丰富的教学经验。

    第三个优势,就是教学平台的升级。花了很大的心事和投入去做平台升级,学员在上课的时候,可以登录平台,在上面可以看老师的讲义,可以做案例,做经典案例,可以看回放的视频,可以向老师提问题,可以互动等一系列教学活动,都可以通过平台来实现。平台的好处是可以实现教学的标准化和精细化IT学习有时候难免感觉枯燥无味,用“润物细无声”的办法,通过给学员正能量激励,让他们树立信心。请一些成功人士,讲励志成长经过。每个班都配班主任,给学员进行职业规划,充当学员职业顾问。

    在学习大数据的学员无论在学习中,在就业面试上,还是在心理情绪等方面问题,都有大数据培训讲师进行辅导,尽最大努力提升学员的全面素质,让学员可以在学到真正的本事,造福社会的同时,也谋求到属于自己的幸福。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
      零基础,能学会大数据技术吗?大数据培训课程好学吗?
    http://www.duozhishidai.com/article-14924-1.html
    大数据学习为什么要进行大数据培训?
    http://www.duozhishidai.com/article-10093-1.html
    受过大数据培训后,你可以尝试做这些
    http://www.duozhishidai.com/article-4779-1.html


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  • 那么大数据培训哪家好呢?今天小编带您详解大数据课程培训大纲: 第一阶段Java语言基础 面向对象思维JAVASE(类加载机制与反射,annotation,泛型,网络编程,多线程,IO,异常处理,常用API,面向对象,JA...

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