大数据人才发展报告:招聘猛增6倍,均薪达38万

2017年,大数据的热度蔓延到了各个领域,无人驾驶、无人超市、智慧城市,各种黑科技成为热搜名词,人才需求更是迅猛增长,招聘人数猛增6倍。大数据开发类职能增长幅度最为惊人,达795%。

根据DT大数据产业创新研究院(DTiii)发布的《2017大数据及人工智能人才发展报告》显示,大数据薪资整体高企,平均固定年薪达38万。


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大数据应用实践


学习收益:

1.  熟练掌握大数据框架的部署与使用。

2.  掌握互联网行业大数据场景的分析思路与处理方法。

3.  熟练掌握基于Hadoop生态系统的大数据相关技术框架的原理和实践应用,包括HDFS、Yarn、MapReduce、Zookeeper、Hive、Flume、Kafka、Spark、SparkStreaming、SparkSQL、Scala、数据可视化工具等。

4.  通过真实项目实践,能够系统快速的掌握大数据技能。


面向人群:

1.  想要快速掌握大数据技术的学员。

2.  具有一定数据分析技术(SQL, Excel, Python)想要快速学习大数据分析的学员。

3.  想要将大数据应用于实践的从业人员。

4.  尚没有大数据基础知识的数据相关工作从业人员。

5.  想要转行从事大数据相关工作。

6.  高校老师、学生想学习研究大数据技术。


主讲老师: 肖冠宇 资深大数据研发工程师 

著有《企业大数据处理应用实践》一书,多年互联网大数据研发实践经验,曾主导大数据平台建设和多项大数据项目研发,擅长分布式开发、离线计算和实时计算。


开课时间:2017年12月19日


学习方式:

在线直播,共12次

每周2次(周二、五晚上20:00-22:00

直播后提供录制回放视频,在线反复观看,有效期1年

课程大纲

1. Hadoop生态圈与Zookeeper应用实践

2. Hadoop原理与集群搭建

3. MapReduce原理与编程实践

4. MapReduce编程进阶与优化

5. Hive离线数据处理

6. Kafka在实时流系统中的应用 

7. Flume构建实时日志采集系统

8. Spark计算引擎

9. Spark程序设计

10. Spark SQL详解

11. Spark Streaming 

12. 大数据分析平台设计与实现

(点击左下角阅读原文了解更多)


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