| 课程级别 | 高级 |
| 培训周期 | 3-6个月 |
| 上课时间 | 电话咨询 |
| 上课地址 | 江苏省南通市人民中路23-6号新亚大厦3楼 |
优选就业机会多的互联网行业进行项目实训，并结合当下吸金的互联网金融项目，定期优化课程。
2、覆盖知识点更广泛
大数据培训业内少有的技术点覆盖广泛的课程，除基础知识点外，还包括更深层次的技术点，以大数据的深度开发为主，横向及纵向延伸学员的专业技能。
3、特设专业技能提升课
除了可以满足企业需求的基本技术课程之外，学员还可通过科迅录制的“专业技能提升”视频课程进行学习。满足有更高要求的同学，掌握更多的技术，提升自身技术能力，为面试加分。
2、能够承受高压，希望以短时间学习.NET开发核心内容，并使之成为职场加分项；
3、想要学习大数据开发核心内容，完成弯道提升，打破现处职业瓶颈。
2、实战项目作为教学案例，让你在学会知识点的同时，更多的了解和掌握为什么要这么做。
3、不再只是单机版
4、开发的项目将会在阿里云上线，同时将会掌握在Linux服务器上架设访问量10万甚至100万的系统架构。
南通大数据培训
大数据时代
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
我们正处于互联网高速发展的时代，互联网上每天都会产生大量信息，然而这信息和数据其实都是非常有价值的，而传统的处理数据信息的方式已经逐渐不能满足我们了，进而“大数据”技术这个概念随之出现。大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
大数据专业就业前景 从近两年大数据方向研究生的就业情况来看,大数据领域的岗位还是比较多的,尤其是大数据开发岗位,目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖,这也是大数据开始落地应用的必然结果。
大数据的就业前景目前来看是不错的，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大，大数据领域从业人员薪资水平将持续增长，人才供不应求。
从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始落地应用的必然结果。
从近几年情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会促进大数据平台的发展。
另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。
大数据就业方向
1、大数据开发方向。所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据工程师、大数据分析师、大数据挖掘师、大数据算法师等；
3、大数据运维和云计算方向。对应岗位：大数据运维工程师；
1
Java核心开发
1.学习内容：Java核心内容。
2.学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握I0流与反射、多线程、JDBC。
3.完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。
2
Java企业级开发
1.学习内容：JavaEE核心内容。
2.学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、核心语法。
3.完成目标：京东电商项目、2048小游戏。
3
Linux精讲
1.学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed。
2.学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大并发访问量，确保服务不间断。
3.完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。
4
Hadoop生态体系
1.学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、0ozie。
2.学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。
3.完成目标：数据大数据分析、汽车销售大数据分析。
5
Storm实时开发
1.学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据。
2.学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。
3.完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行处理大集合的数据。
6
Spark生态体系
1.学习内容：Scala函数、Spark SQL、机器学习。
2.学习目标：熟练使用Scala开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。
3.完成目标：使用Spark处理离线数据、使用SparkStreaming完成实时计算。
7
大数据项目实战
1.学习内容：大型综合性大数据项目。
2.学习目标：能够综合运用大数据知识进行非结构化数据开发、分析，能够开发大型项目。
3.完成目标：某大型日志分析，移动业务感知分析，实时检测车辆超速项目，实时非法检测项目。
8
就业
PS:教学环境及上课状态
温馨提示
