¿Qué necesitas aprender sobre big data? ¿Qué trabajos puedo hacer después de estudiar?

Las diferentes instituciones de capacitación en big data tienen diferentes contenidos de cursos de capacitación, pero las mejores instituciones de capacitación en big data generalmente desarrollan el contenido del curso en función de las necesidades de la empresa, por lo que los mejores cursos de capacitación en big data incluyen Los puntos de conocimiento son casi los mismos. el editor tomará el curso de formación de big data de Youzhuang como ejemplo para decirle cuál es el contenido de la formación de big data y qué tipo de trabajos puede realizar después de la formación.

El curso de formación de big data de Youzhuang El contenido del curso de capacitación de datos consta principalmente de seis etapas, a saber, la primera etapa: conceptos básicos de Java, la segunda etapa del núcleo JavaEE, la tercera etapa del ecosistema Hadoop, la cuarta etapa del ecosistema Spark, la quinta etapa de práctica del proyecto + aprendizaje automático y la sexta etapa. Orientación laboral, etc. El editor a continuación explicará en detalle el contenido de aprendizaje específico de cada etapa.

Los principales puntos de conocimiento de los conceptos básicos de Java en la primera etapa incluyen: sintaxis básica de Java, programación orientada a objetos, clases comunes y clases de herramientas, sistema de marco de recopilación, mecanismo de manejo de excepciones, flujo de archivos y IO, cuenta móvil sistema de gestión, etc. Hilos, enumeraciones y recolección de basura, reflexión, nuevas funciones JDK, sistema de libreta de direcciones, etc.

Los principales puntos de conocimiento central de JavaEE en la segunda etapa incluyen: tecnología front-end, base de datos, tecnología JDBC, tecnología del lado del servidor, Maven, Spring, SpringBoot, Git, etc.

Los puntos de conocimiento incluidos en el ecosistema Hadoop en la tercera etapa incluyen principalmente: Linux, Hadoop, ZooKeeper, Hive, HBase, Phoenix, Impala, Kylin, Flume, Sqoop&DataX, Kafka, Oozie&Azkaban, Hue, smart agricultura plataforma de análisis de almacén de datos, etc.

Los principales puntos de conocimiento del ecosistema Spark en la cuarta etapa incluyen: Scala, Spark, proyectos de monitoreo de tráfico de vehículos en el campo del transporte, Flink, etc.

Los puntos de conocimiento centrales de la quinta fase del combate real + aprendizaje automático del proyecto incluyen: sistema de detección inteligente de trenes de alta velocidad, recarga de telecomunicaciones, red meteorológica de China, aprendizaje automático, etc.

La sexta fase de orientación laboral proporciona a los estudiantes servicios como entrevistas simuladas y recomendaciones de empleo después de haber completado el contenido del curso para ayudarlos a encontrar empleo lo antes posible.

Después de aprender todo el contenido del curso de formación de big data, los estudiantes pueden buscar puestos como ingenieros de operaciones y mantenimiento de big data, desarrolladores de big data, etc., cuando busquen trabajo.