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深圳大数据培训机构排名

发布时间:2023-03-21 14:35:32来源:有考培训网综合

学习大数据知识,掌握专业技能,进入行业发展,成为大数据分析师。大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现、辅助企业做出商业决策。一般来讲,大数据分析师的工作任务包括,对数据进行清洗、分析以及可视化等。
 
大数据算法 生活所见无所不在
  • 个性推荐算法
    每天出版数亿份不同内容的读物。
  • 秒搜
    在以亿万计的海量数据中进行秒速搜索,并展现相关结果。
  • 千人千面
    根据个人浏览收藏购买记录,找准喜好,进行精准推荐。
  • 出行算法
    智能调度和管理百万量单车。
  • 数据存储
    王者荣耀是如何存储几亿玩家的数据情况。
  • 云输入
    把词库和大量运算过程都放到云端处理。
大数据就业大致三个方向
  • EasyMall项目
    EasyMall是一个典型的互联网电子商务系统,是一个互联网分布式高并发的系统。系统包括:后台系统、前台系统、新单点登录SSO、购物车系统、商品搜索系统。涉及到的技术有:Maven讲解、富文本编辑器KindEditor、EasyUI、Nginx、HttpClient,Jsonp,Redis,RabbitMQ,MySQL数据库Percona版,Amoeba,Lucene&Solr。
  • FLUX网站流量分析项目
    通过在网站的前台页面中进行js埋点收集用户访问网站的行为信息,再由大数据技术进行分析进而得到网站的PV、UV、VV、Bounce Rate、独立ip、平均在线时长、新独立访客、访问深度等信息,来引导网站针对性的做出升级改进,提高整个网站的访问效率,提升用户粘度。整个系统分为数据收集、数据传递、数据分析三部分,数据分析又分为离线数据分析和实时数据分析,应对数据分析的不同的实时性需求。
  • 用户画像、推荐系统项目
    基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像,描述用户特征,为后续精准营销提供数据基础。通过收集业务系统数据库中结构化数据、日志系统中访问日志信息构建基于hive的数据仓库,使用spark作为计算引擎实现用户画像。基于协同过滤算法 实现基于商品的推荐系统,为电商网站商品推荐提供支持。通过收集日志系统信息到kafka、获取用户画像数据作为数据来源,通过sparkstraming作为计算引擎实现商品推荐。
达内大数据课程特色

真实的互联网大数据开发部署环境,练习上课均在云平台操作。

  • 处理海量数据
    01
  • 02
    监控任务详情
  • 故障自动切换
    03
  • 04
    提前体验云平台
  • 云服务资源
    05
  • 06
    实现负载均衡
校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 
机构介绍
课程特色
课程特色

达内教育集团成立至今,已形成高等培训、高级人才、青少培训、高等软件为一体的多元化、综合性的职业教育及人才服务品牌。达内集团凭借技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队,为学员提供强大的职业竞争力,在用人企业中树立了良好的口碑。

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以有效的方式进行数据管理和利用。达内举办项目峰会,旨在打造更贴近企业的项目,邀请企业反馈就业需求、按照企业的需求组织项目实战峰会,实现就业人员和企业的双向对口。

 

随着大数据近几年的逐步落地,中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型,企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此,对于基础差想学IT技术的人而言,直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。下面来看看:深圳大数据培训机构排名。

大数据培训机构排名

深圳达内教育隶属于达内IT培训集团,是达内IT培训集团直属学院。学院成立旨在建立软件高级人才培养的通道,促进我国信息产业迅速发展。依托达内集团国内持平的课程体系(TTS6.0),雄厚的师资力量,广阔的就业平台。

作为国内IT培训的实力品牌,达内集团的每一名员工都以"帮助每一个学员成就梦想"为己任,也正因为达内人的执着与努力,达内坚持为社会输送合格人才,为中国IT行业的发展做出了贡献。

达内特色办学,推出差异化教学模式,因材施教。开设了丰富多样的IT技术课程:Java企业级应用软件工程师、Java互联网架构软件工程师、Java大数据工程师、Web前端开发工程师、网络运维与网络安全、Linux云计算工程师、Python 人工智能软件工程师、国际嵌入式软件工程师、C++国际软件工程师、PHP/web.3.0互联网工程师、国际软件测试工程师、Android软件工程师、IOS软件工程师、.NET软件工程师、全链路UI设计师、商业插画、商业视觉设计课程、产品级UED交互设计师、全栈式CAD设计师、产品经理、VR开发工程师、VR次世代模型师、高级网络营销师、新电商运营官、企业级影视视效、人力资源经理人课程、总账会计课程。

大数据方面的就业主要有三个方向

(一)、Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

(二)、数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

(三)、大数据运维&云计算方向市场需求中等,更偏向于Linux、云计算对应岗位:大数据运维工程师。

大数据和Python之间有什么联系?

了解大数据之后你会知道,大数据想要成为信息资产的话,需要有两步,一是数据怎么来,二是数据处理。

数据怎么来:

数据挖掘成为很多公司的选,这对他们的业务方向能有很大的帮助,比较大多的公司是没有能力产生这么多数据的,所以需要依靠数据挖掘。

而网络爬虫是Python的传统强势领域,流行的爬虫框架Scrapy,HTTP工具包urlib2,HTML解析工具beautifulsoup,XML解析器lxml,等等,都是能够独当一面的类库。

网络爬虫不仅仅是很多人想象得那么简单的,不仅仅只是打开网页,解析html那么简单,高校的爬虫技术能够同时爬取几千甚至上万的网页,而传统的技术是达不到这个程度的,传统的线程方式资源浪费比较大。

Python能够很好的支持协程操作,基于此发展起来很多并发库,如Gevent、Eventlet,还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更的ZeroMQ也是较早提供了Python版本。有了对高并发的支持,网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

数据处理:

挖掘出数据之后,下一步是需要去处理,这样才能帮助企业找到适合自己的数据,数据处理这一块大多都使用的是Python,Python作为一门工程性语言,数据科学家用Python实现的算法,可以直接用在产品中,这对于很多公司节省成本是非常有帮助的。

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