勵(lì)普培訓(xùn)合作機(jī)構(gòu)>長(zhǎng)春培訓(xùn)學(xué)校>長(zhǎng)春朝陽區(qū)優(yōu)就業(yè)IT培訓(xùn)
勵(lì)普培訓(xùn)合作機(jī)構(gòu)>長(zhǎng)春培訓(xùn)學(xué)校>長(zhǎng)春朝陽區(qū)優(yōu)就業(yè)IT培訓(xùn)
發(fā)布時(shí)間:2021-06-22 11:47:06來源：
較早提出“大數(shù)據(jù)”這一概念的是全球知名咨詢公司麥肯錫，他是這樣定義大數(shù)據(jù)的：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型以及價(jià)值密度四大特征。 研究機(jī)構(gòu)Gartner是這樣定義大數(shù)據(jù)的：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流轉(zhuǎn)優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 若從技術(shù)角度來看，大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)盈利的關(guān)鍵在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
未來3至5年，中國需要150萬左右的大數(shù)據(jù)相關(guān)人才，目前大數(shù)據(jù)從業(yè)人數(shù)不足50萬，市場(chǎng)需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)得不到滿足。
大數(shù)據(jù)對(duì)接金融、電商、醫(yī)療、新零售、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通和能源等行業(yè)，人才需求量持續(xù)擴(kuò)大。
前有大集團(tuán)高薪聘請(qǐng)大數(shù)據(jù)人才，后有大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生高薪就職，大數(shù)據(jù)人才“重金難覓”。
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9年IT從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，5年Java教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，高級(jí)Java開發(fā)工程師、高級(jí)Java講師。負(fù)責(zé)過多個(gè)大型項(xiàng)目的設(shè)計(jì)和研發(fā)工作。精通SSH、SSM等J2EE架構(gòu)體系設(shè)計(jì)和開發(fā)流程。熟悉Oracle、MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫及Redis非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。精通Hadoop、Storm、Spark等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的常用框架，擅長(zhǎng)結(jié)合業(yè)務(wù)從大量數(shù)據(jù)中梳理計(jì)算模型。
18年計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)與項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾參與多項(xiàng)重點(diǎn)工程項(xiàng)目的開發(fā)和設(shè)計(jì)，如中國石化加油卡網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳、中國工商銀行統(tǒng)一消息平臺(tái)、黑龍江聯(lián)通增值業(yè)務(wù)綜合運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、新疆/青海/山東無線警務(wù)系統(tǒng)等。精通SSH框架，對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的常用框架Hadoop、Hive、Flume、Kafka等有深入研究。
多年大型互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，曾在用友網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司負(fù)責(zé)多個(gè)大型系統(tǒng)的研發(fā)工作，如國酒茅臺(tái)經(jīng)銷商門戶、茅臺(tái)集團(tuán)生產(chǎn)制造項(xiàng)目、古井貢酒數(shù)字營(yíng)銷項(xiàng)目、內(nèi)蒙古三主糧營(yíng)銷項(xiàng)目等多個(gè)項(xiàng)目。精通SOA架構(gòu)、Java OOP(面向?qū)ο缶幊?以及SSM、SSH等架構(gòu)體系設(shè)計(jì)和開發(fā)。
北京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件碩士，十多年計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)與項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾參與過多項(xiàng)重點(diǎn)工程項(xiàng)目的開發(fā)和設(shè)計(jì)，如個(gè)性化廣告推送系統(tǒng)、某銀行統(tǒng)一消息平臺(tái)、電商行為分析系統(tǒng)、車流量監(jiān)控項(xiàng)目等。精通Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Sqoop、Flume、Kafka等大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，擅長(zhǎng)分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景下的具體應(yīng)用。熟練掌握spring、 springMVC、mybatis、struts2、 hibernate等框架。
優(yōu)就業(yè) 是中公教育IT培訓(xùn)品牌，致力于培養(yǎng)面向互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的高端人才，以學(xué)員就業(yè)為目的，優(yōu)質(zhì)就業(yè)為宗旨，是一家集互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷師、UI /UE交互設(shè)計(jì)師、Web前端工程師、Java工程師、Python工程師、人工智能開發(fā)工程師、VR/ AR開發(fā)工程師、Unity開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)工程師、Linux 云計(jì)算工程師、軟件測(cè)試工程師、PHP工程師、網(wǎng)絡(luò)安全工程師、嵌入式開發(fā)工程師、三維可視化設(shè)計(jì)師、C/C++工程師、SEM競(jìng)價(jià)師、SEO優(yōu)化師、社會(huì)化媒體運(yùn)營(yíng)師、電商運(yùn)營(yíng)師等課程為一體的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。 為培養(yǎng)真正符合時(shí)代需求的高端IT人才，中公教育優(yōu)就業(yè)以高瞻的視野，經(jīng)多年布局，打造人才培訓(xùn)服務(wù)體系。以企業(yè)需求為導(dǎo)向，以行業(yè)未來為驅(qū)動(dòng)，向企業(yè)和社會(huì)不斷輸送IT人才。
大數(shù)據(jù)對(duì)接金融、電商、醫(yī)療、新零售、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通和能源等行業(yè)，人才需求量持續(xù)擴(kuò)大。未來3至5年，中國需要150萬左右的大數(shù)據(jù)相關(guān)人才，目前大數(shù)據(jù)從業(yè)人數(shù)不足50萬，市場(chǎng)需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)得不到滿足。那么，長(zhǎng)春朝陽區(qū)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班選哪個(gè)?小編推薦選擇優(yōu)就業(yè)IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。
關(guān)于大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)介
較早提出“大數(shù)據(jù)”這一概念的是全球知名咨詢公司麥肯錫，他是這樣定義大數(shù)據(jù)的：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型以及價(jià)值密度四大特征。
研究機(jī)構(gòu)Gartner是這樣定義大數(shù)據(jù)的：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流轉(zhuǎn)優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 若從技術(shù)角度來看，大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理，換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)盈利的關(guān)鍵在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
優(yōu)就業(yè)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容
1、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段：hbase、hive、sqoop。
2、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
3、大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算階段：Mahout、Spark、storm。
4、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。
5、大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)階段：實(shí)操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。
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