在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP扫描二维码
关注博学谷微信公众号
狂野大数据课程怎么样?真实项目实战多吗?狂野大数据课程作为数字化人才的职场提升课程采用的是线上授课模式,学习该课程无需脱产对在职人群而言一边工作一边实现自我价值提升可谓一举两得。这门课程有一定门槛,课程适合有⼀定的IT⾏业经验,想要转⾏进⼊⼤数据开发或者有技术深造需求的同学。
一、狂野大数据课程怎么样?包含哪些技术点?
1、全面的技术点
课程包含了⼤数据开发体系内的全部核⼼技术栈,包括不限于:
编程语⾔:Java、SQL、Python
消息⼯具:Flume、Kafka、Sqoop、Kettle...
Hadoop技术栈:HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、ElasticSearch、Zookeeper、Avro序列化
Spark技术栈:SparkCore、SparkStreaming、Spark StructuredStreaming、SparkSQL
Flink技术栈:Flink、FlinkSQL、FlinkCEP
2、当下热门技术点
升级新增时下热⻔的⼤数据数据挖掘课程,助您解决⼤数据场景数据挖掘。
⼤数据数据挖掘是基于⼤数据Spark技术栈之上,使⽤SparkMl或SparkMllib完成机器学习,数据挖掘等常⻅分类,回归,聚类及推荐任务,在⼤数据存储和计算基础之上,掌握⼤数据挖掘的内容能够解决企业级⼤数据场景⼈⼯智能常⻅问题,助⼒成为数据架构师及数据科学家。
3、⼤规模⼤数据云服务器集群使用
在学习期间为每位学员免费提供价值百万的⼤规模⼤数据云服务器集群的使⽤权。真正接触到⼤规模服务器集群和·真·海ᰁ数据处理并体验企业项⽬上线,经验涨涨涨。
学习⼤数据你⻅过真的海量数据吗?你操作过真的⼤规模集群吗?你接触过真的云服务吗?....这⼀切,在博学⾕都将实现真接触!传智教育与知名云平台⼚商-UCloud达成深度合作,为学⽣提供⼤规模服务器集群进⾏实战。
二、狂野大数据课程中项目实战多吗?
学这门课程狂野积累真实项目经验,以⼤数据业务为核⼼,项⽬业务驱动开发。项⽬400余个业务指标,较之前丰富了280多个业务点。以下是包含的项目:
六期新增2个⼤型项⽬,升级1个⼤型项⽬,课程共计11个企业级项⽬。涉及物流、证券、物联⽹、教育,保险等多个⾏业,项⽬的业务由企业真实业务需求转换⽽来,学员能够在项⽬中积累⼤量业务经验和技术经验。
三、可以享有哪些学习服务?
360°就业⽆忧服务,个性化定制个⼈职业发展规划、就业计划;从⼊学到就业全程陪伴、悉⼼指导;新增职业测评及360°综合模拟⾯试,⽣成个⼈能⼒发展雷达图;更有⼤⼚内推、⽼学员企业直通⻋等诸多福利!跳槽、涨薪,⼀站式就业解决⽅案。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
大数据技术自学能学会吗?大数据应该如何自学?
大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。那大数据技术自学能学会吗?大数据应该如何自学呢?
5785
2019-08-14 10:21:23
大数据零基础入门书籍推荐
大数据零基础入门书籍推荐,如果你选择的大数据方向不同小编推荐的书籍也不同,下面主要介绍大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师就业方向的大数据零基础入门书籍,如果你还没确定选什么方向,小编推荐黑马程序员初版的《Hadoop大数据技术原理与应用》比较适合初学者学习。
9765
2019-08-08 15:40:55
大数据技术应用专业有哪些?主要做什么?
大数据概念持续火爆,其核心价值并非仅仅是数据量大,更重要的是在海量的数据背后所体现出来的应用价值。如果把大数据比作一种产业链的话,那么这个产业最终实现价值的关键在于,通过对数据的“加工处理”实现数据的“增值”。因此围绕大数据技术衍生出来大量的应用专业方向。都有哪些大数据技术应用专业呢?他们主要做什么工作呢?下面我们一起来看一下。
11079
2019-09-11 18:29:17
零基础参加大数据培训就业前景好不好?
零基础参加大数据培训就业前景好不好?回答这个问题不能一概而论,要具体问题具体分析。就目前的大数据就业形势分析,大数据人才的缺口是相当大的。当然大数据并不是一个低门槛的技术岗位,因此一些零基础想要转行的朋友就必须通过系统正规的培训,在熟练掌握大数据核心技术的基础上,才能在竞争日渐激烈的就业市场中脱颖而出。因此,参加一个靠谱的培训课程的重要性毋庸置疑。
5169
2020-01-03 15:32:59
成为数据工程师需要具备哪些技能?
数据工程工作存在于各个行业,在银行业、医疗保健业、大型科技企业、初创企业和其他行业找到工作机会。许多职位描述要求数据工程师、拥有数学或工程学位,但如果有合适的经验学位往往没那么重要。
4273
2021-03-23 16:36:52