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大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中應(yīng)用廣泛 沒(méi)有什么能逃出你的掌心

大數(shù)據(jù)特點(diǎn) 數(shù)據(jù)量大 數(shù)據(jù)種類(lèi)多 要求實(shí)時(shí)性強(qiáng) 主導(dǎo)氣質(zhì)無(wú)法掩蓋

同時(shí)推出大數(shù)據(jù)hadoop
引領(lǐng)大數(shù)據(jù)行業(yè)風(fēng)潮

網(wǎng)站后臺(tái)維護(hù)
大型項(xiàng)目必選開(kāi)發(fā)語(yǔ)言

大數(shù)據(jù)處理服務(wù)器開(kāi)發(fā)

金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

智能家居家電

銀行管理系統(tǒng)

查看更多行業(yè)應(yīng)用

真實(shí)就業(yè)數(shù)據(jù) 震撼你的小心臟

無(wú)論按照工作經(jīng)驗(yàn)還是市場(chǎng)本身的薪資變化趨勢(shì)
大數(shù)據(jù)工程師都是一路高歌猛進(jìn),當(dāng)之無(wú)愧的互聯(lián)網(wǎng)貴族!

市場(chǎng)招聘條件分析

北京大數(shù)據(jù)工程師就業(yè)形勢(shì)分析:招聘待遇,工資20000-29999占比最多,達(dá)35%。經(jīng)驗(yàn)要求,3-5年工作經(jīng)驗(yàn)要求的占比最多,達(dá)63%;學(xué)歷要求,本科學(xué)歷要求的占比最多,達(dá)66%。該數(shù)據(jù)僅供參考

以上數(shù)據(jù)來(lái)自百度搜索

我要入門(mén)

潮流技能 顛覆性課程
拒絕用老掉牙的淘汰項(xiàng)目練手 要做就做前沿

覆蓋大數(shù)據(jù)行業(yè)主流技術(shù)崗位,課程半年升級(jí)一次,緊跟市場(chǎng)與企業(yè)步伐

01 大數(shù)據(jù)入門(mén)基礎(chǔ)課程

1.JavaSE
2.MySQL
3.JDBC
4.Linux
5.shell
6.HTML
7.CSS
8.JavaScript
9.JSP
10.Servlet

02 大數(shù)據(jù)Hadoop基礎(chǔ)

1.大數(shù)據(jù)概論
2.Hadoop框架
3.HDFS分布式文件系統(tǒng)
4.MapReduce計(jì)算模型
5.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目

03 大數(shù)據(jù)離線(xiàn)分析

1.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
2.Sqoop ETL工具
3.Azkaban工作流引擎
4.Ooize
5.Impala
6.全真實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目

04 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算

1.Zookeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)
2.HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
3.Redis數(shù)據(jù)庫(kù)
4.mogDB數(shù)據(jù)庫(kù)
5.Kudu列式存儲(chǔ)系統(tǒng)
6.Storm實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)
7.Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)
8.Flume海量日志采集系統(tǒng)
9.全真實(shí)訓(xùn)綜合項(xiàng)目

05 Spark數(shù)據(jù)計(jì)算

1.Scala
2.Spark
3RDD
4.Spark SQL
5. Streaming
6. Mahout
7.MLlib
8.GraphX
9.Spark R
10.Python
11.Alluxio
12.Python爬蟲(chóng)
13.ElasticSearch
14.Lucene

Hadoop基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)離線(xiàn)實(shí)戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算
Spark階段項(xiàng)目

Hadoop基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱(chēng):搜狗搜索日志分析系統(tǒng)
數(shù)據(jù)體量:5000W+/日
硬件環(huán)境:Hadoop集群 12臺(tái)
軟件環(huán)境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項(xiàng)目描述:
搜狗每天產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù),從日志數(shù)據(jù)里面能提取到有用的數(shù)據(jù)包括每個(gè)用戶(hù)的ID、瀏覽次數(shù)、月/日瀏覽頻率、訪(fǎng)問(wèn)源、瀏覽內(nèi)容等等,提取這些內(nèi)容、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析每個(gè)用戶(hù)行為,從而做出有利的決定。

大數(shù)據(jù)離線(xiàn)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱(chēng):新浪微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)
日均數(shù)據(jù)體量:3GB+
硬件環(huán)境:Hadoop集群 50臺(tái)
軟件環(huán)境:MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke
eper3.4.5+CentOS-6.5-X86
項(xiàng)目描述:
此次項(xiàng)目我們需要處理微博產(chǎn)生的數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理得到所需的數(shù)據(jù),微博擁有大量的用戶(hù),大量的用戶(hù)潛在的價(jià)值是巨大,怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項(xiàng)目最直接的目的,為了能夠?qū)崟r(shí)的進(jìn)行數(shù)據(jù)處理使用Storm流式計(jì)算系統(tǒng),和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,當(dāng)然這些都是建立在hadoop集群上實(shí)現(xiàn)的,底層的存儲(chǔ)還是HDFS。

大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)全真項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱(chēng):網(wǎng)絡(luò)流量流向異常賬號(hào)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目
數(shù)據(jù)體量:每天1000億,每秒峰值100 000
硬件環(huán)境:Hadoop集群 600臺(tái)
軟件環(huán)境:Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g
項(xiàng)目描述:
運(yùn)營(yíng)商骨干網(wǎng)上采集現(xiàn)網(wǎng)流量流向信息,根據(jù)這些原始信息檢測(cè)賬號(hào)是否存在異常,如果多個(gè)終端使用同一個(gè)寬帶賬號(hào),超過(guò)一定閾值則觸發(fā)報(bào)警機(jī)制,例如閾值為5時(shí),同一個(gè)賬號(hào)同時(shí)連接的終端數(shù)量不能超過(guò)該值,如果超過(guò)則報(bào)警。

Spark階段項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱(chēng):京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)
數(shù)據(jù)體量:5000W+/日
硬件環(huán)境:centos-6.5-x86 集群:spark standalone(Master-1,Worker-3)
軟件環(huán)境:hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume
每日處理的數(shù)據(jù)量:3GB
項(xiàng)目描述:
基于京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)--該項(xiàng)目采用了目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常流行的技術(shù)——Spark。本項(xiàng)目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中最常用的三個(gè)技術(shù)框架,Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming,進(jìn)行離線(xiàn)計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算業(yè)務(wù)模塊的開(kāi)發(fā)。實(shí)現(xiàn)了包括:統(tǒng)計(jì)和分析UV、PV、登錄、留存、熱門(mén)商品離線(xiàn)統(tǒng)計(jì)、廣告流量實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)3個(gè)業(yè)務(wù)模塊。

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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班

分類(lèi):大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 作者:鍍金池 發(fā)布時(shí)間:2025-03-24

大數(shù)據(jù)培訓(xùn):風(fēng)口上的職業(yè)躍升機(jī)遇

在智能化浪潮席卷全球的當(dāng)下,大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為各行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的“基礎(chǔ)設(shè)施”。行業(yè)報(bào)告指出,2025年我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模較五年前翻了兩番,企業(yè)端對(duì)數(shù)據(jù)分析、算法建模等崗位的需求持續(xù)井噴。與此同時(shí),政府將大數(shù)據(jù)納入戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),從政策傾斜到資金投入,為行業(yè)注入強(qiáng)勁動(dòng)力。據(jù)統(tǒng)計(jì),具備三年經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)工程師平均年薪已突破30萬(wàn)元,且職業(yè)路徑清晰,技術(shù)沉淀越深,市場(chǎng)價(jià)值越高。

就業(yè)市場(chǎng)方面,崗位細(xì)分趨勢(shì)顯著。除傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與挖掘外,數(shù)據(jù)安全、AI模型訓(xùn)練等新興領(lǐng)域同樣求賢若渴。例如,某招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示,2025年機(jī)器學(xué)習(xí)工程師崗位數(shù)量同比增長(zhǎng)45%,部分頭部企業(yè)甚至為資深架構(gòu)師開(kāi)出百萬(wàn)年薪。

鍍金池:一站式解決擇校難題

為幫助學(xué)習(xí)者避開(kāi)“野雞機(jī)構(gòu)”陷阱,鍍金池平臺(tái)依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù),從課程質(zhì)量、師資實(shí)力、就業(yè)成果等多角度評(píng)估機(jī)構(gòu),并重點(diǎn)推薦以下優(yōu)質(zhì)品牌:

北大青鳥(niǎo)學(xué)校

課程以“企業(yè)需求”為設(shè)計(jì)藍(lán)本,學(xué)員需完成多個(gè)行業(yè)級(jí)項(xiàng)目,如物流數(shù)據(jù)優(yōu)化、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析等,確保技能與崗位無(wú)縫銜接。其合作企業(yè)包括阿里云、京東科技等,2024屆學(xué)員中,87%入職后三個(gè)月內(nèi)獲得技術(shù)晉升機(jī)會(huì)。

達(dá)內(nèi)教育

采用“雙師制”教學(xué),由BAT資深工程師直播授課,輔以線(xiàn)下導(dǎo)師答疑。課程每季度更新一次,新增模塊如“AIGC數(shù)據(jù)處理”廣受好評(píng)。此外,平臺(tái)提供職業(yè)規(guī)劃師一對(duì)一服務(wù),助力學(xué)員精準(zhǔn)定位發(fā)展方向。

成功關(guān)鍵:理性選擇與持續(xù)深耕

行業(yè)高薪的背后是嚴(yán)苛的能力門(mén)檻。建議學(xué)習(xí)者在選擇培訓(xùn)機(jī)構(gòu)時(shí),優(yōu)先考慮鍍金池平臺(tái)中通過(guò)認(rèn)證的機(jī)構(gòu),例如中公優(yōu)就業(yè)的“實(shí)戰(zhàn)+實(shí)習(xí)”模式,能有效彌補(bǔ)應(yīng)屆生經(jīng)驗(yàn)短板。同時(shí),從業(yè)者需保持技術(shù)敏感度,通過(guò)鍍金池的“技能進(jìn)階”板塊獲取最新行業(yè)資訊,方能在競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。