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零基礎可以學大數據嗎？要學多久

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其實只要我們稍微留意一下，就能夠發(fā)現現在大數據的發(fā)展正處于初步爆發(fā)的階段，不管是企業(yè)還是政府都已經認識到了大數據存在的重要意義，政府也開始持續(xù)的推出大數據發(fā)展的相關政策。正是由于社會上有所需求，所以有很多人才打算加入到大數據行業(yè)的發(fā)展過程之中，有很多都是零基礎的學習者，他們就想要知道零基礎學大數據算法可行嗎?

小白學習大數據要什么基礎？

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零基礎可以學大數據嗎？要學多久

大數據工程師是當今競相爭搶的熱門人才，那么零基礎可以學大數據嗎？零基礎是可以學習大數據的。目前有兩種學習方式：自學和培訓班。相對于自學來說，參加培訓班更適合零基礎學員。因為培訓機構的大數據課程是專門針對零基礎設置的，可以帶領小白快速從入門到精通。那么參加大數據培訓機構有哪些優(yōu)勢呢？

大數據培訓問答海量大數據問答緊扣你的學習問題，優(yōu)質解析為你在線技術答疑

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索引有什么作用?在mongodb中索引分為幾類

主鍵約束是什么意思?如何實現mysql主鍵約束

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Zookeeper和Eureka的區(qū)別都有哪些？

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搭建Hadoop完全分布式集群是一個復雜的過程，涉及到多個步驟...

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Kafka和RabbitMQ都是流行的消息傳遞系統，但在某些方面有一...

kafka集群啟動

啟動Kafka集群通常涉及以下幾個關鍵步驟：1.安裝Kafka：首先，在每個計劃作為Kafka節(jié)點的服務器上安裝Kafka。可以從ApacheKafka的官方網站下載Kafka的二進制發(fā)行版，然后按照

hadoop到底能干什么

Hadoop是一個開源的分布式計算框架，旨在處理大規(guī)模數據集并提供高可靠性、高性能和可擴展性。它主要由Hadoop分布式文件系統(HDFS)和Hadoop分布式計算框架(MapReduce)組成，同時

hadoop有用嗎

Hadoop是一個開源的分布式計算框架，它被廣泛應用于大數據處理和分析領域。以下是Hadoop的一些主要優(yōu)點和應用場景：1.處理大規(guī)模數據：Hadoop能夠處理大規(guī)模的數據集，包括結構化數據、半結構化

kafka如何創(chuàng)建topic

要創(chuàng)建Kafka中的Topic，可以按照以下步驟進行操作：1.啟動Kafka集群：確保你已經啟動了Kafka集群，包括Zookeeper和KafkaBroker。2.連接到Kafka服務器：使用Kaf

hadoop完全分布式集群搭建方法

Hadoop是一個開源的分布式計算平臺，可用于處理大數據集。在使用Hadoop之前，需要先搭建一個Hadoop完全分布式集群，下面是一些簡單的步驟和注意事項：1.先安裝好Java環(huán)境，因為Hadoop依賴于Java。2.下載Hadoop的二進制文件。

索引有什么作用?在mongodb中索引分為幾類

索引(Index)是數據庫中的一種數據結構，用來提高數據檢索的效率。它們可以幫助數據庫系統快速地定位和訪問需要的數據。在 MongoDB 中，索引也很重要，可以提高查詢和排序的效率。

如何進行數據清洗?數據清洗的基本流程

數據清洗是數據預處理的一個重要環(huán)節(jié)，其目的是對原始數據進行篩選、轉換、填充、合并等操作，使數據變得更加規(guī)范、完整、準確，從而提高后續(xù)數據分析的質量和效率。數據清洗的基本流程包括以下幾個步驟：

主鍵約束是什么意思?如何實現mysql主鍵約束

主鍵約束是一種在數據庫中用于保證表中某個列的唯一性和非空性的約束，該列將成為表的主鍵。主鍵的作用是為了唯一標識表中的每一行數據，以方便數據的管理和查詢。

eureka和zookeeper的區(qū)別對比

Eureka和Zookeeper都是服務發(fā)現和注冊的工具，但它們有以下幾個不同點：架構設計：Eureka采用了集中式的架構，其中一個服務作為Eureka Server，其他服務都作為Eureka Client連接到Eureka Server；而Zookeeper采用了分布式的架構，每個節(jié)點都可以同時作為Server和Client，構成一個Zookeeper集群。

Zookeeper選舉機制具體是什么

ZooKeeper的選舉機制是一種基于Paxos算法的分布式選舉算法，用于在ZooKeeper集群中選擇一臺Leader服務器。Zookeeper使用了以下幾個步驟：選舉觸發(fā)：當集群中的Leader節(jié)點宕機或者出現網絡分區(qū)等情況時，會觸發(fā)新一輪的選舉過程。

Zookeeper和Eureka的區(qū)別都有哪些？

Zookeeper和Eureka都是分布式系統中常用的服務發(fā)現和注冊組件，它們的主要區(qū)別如下：數據一致性：Zookeeper是一個高度可靠的分布式數據一致性解決方案，能夠保證數據的一致性和可靠性；而Eureka則是一個基于AP(可用性和分區(qū)容錯性)設計的服務發(fā)現組件，可以在網絡分區(qū)的情況下保證可用性。

hbase三種查詢方式是什么

在HBase中，常用的三種查詢方式分別是Scan、Get和Filter，具體介紹如下：1.Scan：Scan是HBase中一種全表掃描的方式，可以掃描指定表的全部或部分數據，并按照一定的條件進行過濾和排序。Scan支持多種過濾器，包括RowFilter、QualifierFilter、ValueFilter等，可以通過這些過濾器實現數據的精確過濾和匹配。

大數據培訓機構

HDFS架構演進之路

大數據開發(fā)：Hive小文件合并

HDFS的故障恢復和高可用

大數據開發(fā)：Flink on Yarn原理

大數據開發(fā)基礎：Java基礎數據類型

大數據培訓機構

大數據開發(fā)：基于Hadoop的數倉設計

大數據培訓機構

Kafka工作原理入門

大數據培訓機構

Java大數據開發(fā)：Java基礎類庫和API

HDFS文件管理系統簡介

Hadoop作為大數據主流的基礎架構選擇，至今仍然占據著重要的...

HDFS架構演進之路

當active Namenode出現故障或者宕機的時候，standby會自動切...

大數據開發(fā)：Hive小文件合并

Hadoop生態(tài)技術體系下，負責大數據存儲管理的組件，涉及到HD...

HDFS的故障恢復和高可用

客戶端讀取文件時，會先校驗該信息文件與讀取的文件，如果校...

大數據開發(fā)：Flink on Yarn原理

這個Container通過Application Master啟動進程，Application Master里面運行的是Flink程序，即Flink-Yarn ResourceManager和JobManager。

大數據開發(fā)基礎：Java基礎數據類型

在Java基礎入門學習階段，Java基礎數據類型無疑是基礎當中的重點，掌握基礎數據類型，對于后續(xù)去理解和掌握更深入的理論，是有緊密的關聯性的。今天的大數據開發(fā)基礎學習，我們就來講講，Java八種基礎數據類型。

大數據開發(fā)：基于Hadoop的數倉設計

企業(yè)級的大數據平臺，Hadoop至今仍然占據重要的地位，而基于Hadoop去進行數據平臺的架構設計，是非常關鍵且重要的一步，在實際工作當中，往往需要有經驗的開發(fā)工程師或者架構師去完成。今天我們就來講講，基于Hadoop的數倉設計。

Kafka工作原理入門

Kafka在大數據技術生態(tài)當中，以作為消息系統而聞名，面對活躍的流式數據，提供高吞吐量的服務，在實時大數據處理場景下，可以說是一大利器，國內外大廠都有應用。今天的大數據開發(fā)技術分享，我們就主要來講講Kafka框架的工作原理。

Java大數據開發(fā)：Java基礎類庫和API

作為大數據重要基礎的Java語言，在大數據學習當中的重要性還是非常高的。Java作為一門有著悠久歷史的語言，想要學好還是有很多可參考借鑒的學習思路的。今天的Java大數據開發(fā)分享，我們主要來講講Java基礎類庫和API。

Apache Kafka分布式流式系統

通過Kafka提供的API可以處理同一消費者組中多個消費者之間的分區(qū)平衡以及消費者當前分區(qū)偏移的存儲。值得特別注意的是，Kafka是按照預先配置好的時間保留分區(qū)中的消息，而不是根據消費者是否消費了這些消息。

大數據開發(fā)：分布式文件存儲系統簡介

在分布式存儲技術體系當中，分布式文件存儲是其中的分類之一，也是大數據架構當中常常用到的。得益于Hadoop的高人氣，Hadoop原生的HDFS分布式文件系統，也廣泛為人所知。但是分布式文件存儲系統，并非只有HDFS。今天的大數據開發(fā)分享，我們就主要來講講常見的分布式文件存儲系統。

MapReduce排序問題

Hadoop MapReduce，作為分布式計算的第一代引擎，其經典的地位是不容動搖的，而越是經典越是有代表性的東西，也就越需要去深入理解其中的原理和運行機制。今天的大數據開發(fā)分享，我們主要來講講MapReduce排序問題。

數據倉庫建模方法與模型

大數據平臺當中的數據倉庫，往往需要通過建模來更好地對數據進行存儲和管理，這其中涉及到性能、成本、效率、質量等多方面的綜合考量，對于工程師來說，也需要細細規(guī)劃。今天的大數據開發(fā)分享，我們主要來講講數據倉庫建模方法與模型。

數據倉庫建模之范式建模

在數據倉庫領域，提起數據建模，范式建模作為一種經典的理論，其地位是不容小覷的。Inmon的范式建模理念，在傳統業(yè)務的數據倉庫建模當中，尤其受到青睞。今天的大數據開發(fā)分享，我們就來講講數據倉庫建模之范式建模。

Spark的幾種部署方式

作為大數據的第二代代表性框架，Spark在大數據生態(tài)圈的地位，不必特意強調，大家也能看得清楚。Spark在學習初期，進行部署配置是非常關鍵的一個環(huán)節(jié)，今天的大數據開發(fā)分享，我們就主要來講講Spark的幾種部署方式。

Centos常用管理命令

今天給大家?guī)淼氖谴髷祿_發(fā)-Centos常用管理命令解析，本篇內容主要是講的命令。這種基礎性的知識還是需要記住，這樣才能幫助我們提高工作的效率，以下就是Centos常用管理命令。

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大數據之蛇形矩陣

大數據之兩數相加

設計一個實時的流式計算Wordcount

大數據之最長回文串

兩兩交換鏈表中的節(jié)點

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無重復字符的最長子串

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合并兩個有序鏈表

大數據之什么是數倉

目前常用的策略是"7年13個月"，即保存維度信息的拉鏈表不保...

手寫算法-懶漢式單例

大數據通常包含的數據集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的...

手寫算法-四大排序

速度上：改良的歸并排序算法是n-nlogn，快速排序的時間復雜...

是一個寬表好還是多個維表好？

另外，數據倉庫的設計，往往不能是以計算出幾張表就結束了，...

數據庫和數據倉庫的區(qū)別是什么？

它一般存放的是行為類數據，比如你點擊一次網頁，這些都會被記錄下來存放在數據倉庫中，當然個人信息一般也會從業(yè)務數據庫同步一份到數據倉庫中。數據庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。數據庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計。

“未知”的數據對數據分析和可視化有什么影響？好處和壞處是什么？

數據分析應該建立在數據的完整性、及時性與準確性上面，隱藏了未知數據或許可以給工作帶來一些小方便，但是如果數據本身是殘缺的，那么分析出來的結果也是值得懷疑的，畢竟缺少了數據的完整性就更別提數據的準確性了，而數據不準確的數據分析結果還可靠嗎?

手寫算法-ip轉int

大數據通常包含的數據集的大小超出了常用軟件工具在可容忍的經過時間內捕獲、整理、管理和處理數據的能力。大數據哲學包含非結構化，半結構化和結構化數據，但是主要關注于非結構化數據。

生成所有的括號對

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無重復字符的最長子串

建立一個256位大小的整型數組 freg ，用來建立字符和其出現位置之間的映射。維護一個滑動窗口，窗口內的都是沒有重復的字符，去盡可能的擴大窗口的大小，窗口不停的向右滑動。(1)如果當前遍歷到的字符從未出現過，那么直接擴大右邊界;

大數據之蛇形矩陣

我們最終要輸出的是以蛇形擺放之后的字符串再按行串聯在一起之后的結果，也就是說每一個字母擺放的列并不重要，重要的是擺放的行號。我們可以很容易想到通過數組維護每一行當中擺放的字母，最后將每一行的結果串聯即可。所以問題就只剩下了，我們如何知道每一個字母應該擺放在哪一行?

大數據之兩數相加

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設計一個實時的流式計算Wordcount

使用Kafka對接SparkStreaming計算，那么要保證數據不丟失，和不重復的話，要使用直連方式，并且保證一次性語義，手動管理Offset即可，那么在實現過程中，Offset一定不能丟，所以要手動管理，然后把它保存到其他存儲位置即可，每次能拿到保存好的Offset就...

大數據之最長回文串

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大數據之三數之和

給定一個包含 n 個整數的數組 nums，判斷 nums 中是否存在三個元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ?找出所有滿足條件且不重復的三元組。

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大數據中HRegion的作用

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如果讓你處理hbase怎么保證數據的安全性可靠性？

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在當今的數字化時代，大數據扮演著重要的角色，挖掘數據價值成為企業(yè)競爭的關鍵。而Hadoop作為大數據處理的利器，被譽為大數據世界的魔法師。Hadoop究竟干什么用的呢?它能夠幫助我們處理龐大的數據，解

大數據行業(yè)2年工作經驗的面試題有哪些？

面試是進入大數據行業(yè)或者在該行業(yè)發(fā)展的重要一步。對于有著2年工作經驗的人來說，面試中的問題會更加具體和專業(yè)。大數據行業(yè)2年工作經驗的面試題有哪些?讓我們一起來了解大數據行業(yè)的面試真題吧!大數據行業(yè)2年

大數據kafka面試題——kafka和flume的區(qū)別是什么？

隨著大數據時代的到來，Kafka和Flume成為了大數據處理中常用的工具。在大數據相關的面試中，經常會遇到關于Kafka和Flume的區(qū)別的問題。本文將揭秘這個問題的答案，并通過生活實際和熱點新聞為你

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Kafka作為一款高性能、可擴展性強的分布式消息隊列系統，被廣泛應用于大數據處理和實時流式數據處理場景中。因此，掌握Kafka的部署與管理技巧成為了大數據領域的重要技能。本文提供一些關于大數據部署Ka

大數據面試中關于kafka原理的面試題

大數據技術在當今互聯網時代起著舉足輕重的作用。在大數據領域中，Kafka是一個備受關注的分布式消息隊列系統。因此，關于Kafka原理的面試題成為大數據面試中常見的考點之一。在這篇文章中，我將向你介紹一

揭秘大數據面試必考面試題：快速掌握關鍵知識！

當今，隨著大數據技術的迅猛發(fā)展，大數據行業(yè)出現了越來越多的就業(yè)機會。如果你希望在大數據領域取得成功，面試是不可避免的一步。在這篇生動有趣的文章中，我們將揭秘大數據面試的必考問題，幫助你快速掌握這個領域

大數據面試題集合：輕松掌握Zookeeper查看集群狀態(tài)技巧！

在大數據領域的面試中，對于Zookeeper的理解和使用是一個重要的考察點。作為一個分布式協調服務，Zookeeper在大數據集群中發(fā)揮著重要的作用。本文將為您介紹一些生動有趣的大數據面試題，幫助您輕

大數據的五個V是什么?

卷(Volume)-卷表示卷，即以高速率增長的數據量，即以PB為單位的數據量，速度(Velocity)–速度是數據增長的速度。多樣性(Variety)–多樣性是指不同的數據類型，即各種數據格式，例如文本，音頻，視頻等。

數據及集群管理（三）

缺點是split和compaction會很頻繁，特別是數量較多的小Region不同的split，compaction，會導致集群響應時間波動很大，Region數量太多不僅給管理上帶來麻煩，設置會引起一些HBase個bug。

數據及集群管理（二）

通過配置一次拉取較大的數據量可以減少客戶端獲取數據的時間，但是他會占用客戶端的內存，有三個地方可以進行配置，在HBase的conf配置文件中進行配置hbase.

數據及集群管理（一）

默認情況下，在創(chuàng)建HBase表的時候會自動創(chuàng)建一個Region分區(qū)，當導入數據的時候，所有的HBase客戶端都向Region寫數據，知道這個Region足夠大才進行切分，一種可以加快批量寫入速度的方法是通過預先創(chuàng)建一些空的Regions，這樣當數據寫入HBas...

大數據培訓班型大數據就業(yè)班大數據好程序員大數據線上班

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掌握能力

掌握萬能的JavaSE開發(fā)、大數據必知必會的MySQL、Linux和Shell腳本以及基于Springboot的數據服務研發(fā)。
勝任職位

Java研發(fā)工程師、系統運維工程師、數據庫工程師。
技術點

Java基礎、集合、線程、IO流、面向對象、MySQL DDL｜DML ｜DQL、索引、JDBC、Linux文件系統命令、軟件安裝、Shell腳本編程。
項目

基于Restful風格的數據服務項目、數據可視化項目。

掌握能力

離線數據工程師、數據倉庫工程師、ETL工程師、數據采集工程師、數據支持工程師、BI商業(yè)分析師、數據可視化工程師、Hadoop工程師、Spark工程師。
勝任職位

數據服務開發(fā)、離線數據倉庫開發(fā)、BI商業(yè)分析
技術點

Java、MySQL、Maven、Git、OpenResty、Linux、Shell、HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Scala、Python、SparkCore、Hive、SparkSQL、Presto、Sqoop、DataX、Flume、CDH、數倉架構、維度建模、SuperSet、Azkaban、Airflow等。
項目

數據服務、大數據可視化、企業(yè)級Hadoop基建項目部署、分布式網絡爬蟲、基于Spark的大數據分析項目、ETL項目之Hive和SparkSQL、BI商業(yè)分析等。

掌握能力

掌握流數據接入、基于Flink實時數據開發(fā)、流批一體數據倉庫開發(fā)、數據湖開發(fā)、實時ETL、實時監(jiān)控系統和京東實時數據開發(fā)。
勝任職位

實時工程師、Flink工程師、實時數據倉庫工程師、實時ETL工程師、Spark工程師
技術點

Kafka、Structured Streaming、Hudi、Canal、Flink、ClickHouse、HBase、Phoenix、Elasticsearch、Redis。
項目

實時監(jiān)控系統、基于Flink的實時數據開發(fā)、實時數據湖、大數據搜索系統。

掌握能力

掌握企業(yè)項目開發(fā)流程、用戶畫像開發(fā)、企業(yè)級推薦系統開發(fā)、數據治理、基于生產環(huán)境項目部署和京東項目性能調優(yōu)。
勝任職位

數據服務工程師、離線數據倉庫開發(fā)工程師、BI商業(yè)分析師、實時數據倉庫工程師、實時監(jiān)控系統工程師、ETL工程師、數據可視化工程師、數據治理工程師、高級數據開發(fā)工程師、推薦工程、數據平臺工程師、數據架構師
技術點

數據采集與監(jiān)控平臺、準實時數據倉庫、用戶畫像、推薦系統、基于Flink的實時數據倉庫、元數據管理與數據治理。

大數據項目庫京東物流PB級項目1:1引進課堂，大廠案例沉浸式學習，實地項目授課

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多學科協作

覆蓋前端、中臺、后臺全流程
提升高難度大型項目實戰(zhàn)能力
跨平臺實施

目交叉融合PC端、移動端、
智能終端，各平臺功能實現
真場景實操

還原企業(yè)真實開發(fā)場景
職場過渡無壓力
全流程參與

覆蓋企業(yè)項目開發(fā)全流程
從立項到部署上線全鏈路參與
高標準驗收

超高驗收標準，確保項目
無BUG，流暢運行

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Flink流計算平臺用戶名同密碼：qfadmin 輸入即可體驗

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HUE SQL平臺(Presto,Clickhouse) 用戶名同密碼：qf-common 輸入即可體驗

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大數據開班盛況這個時代在悄悄犒賞努力學習的人，在千鋒遇見更好的自己

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大數據培訓班

大數據原創(chuàng)叢書國內高校與IT技術專家共同編著，帶你從0學開發(fā)

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書籍評價

書籍內容緊跟前沿技術
出版社年銷售量排名前3
回購用戶逐年倍增
前端類目精品暢銷書籍

強強聯手
受益匪淺的一套叢書
成長的捷徑
精品、系列、新穎、實戰(zhàn)

大數據培訓班

Hadoop大數據開發(fā)實戰(zhàn)

作者：千鋒高教產品研發(fā)部出版社：人民郵電出版社

本書為了適應大數據產業(yè)發(fā)展的需要，致力于打造適合高等院校相關專業(yè)學生、Java開發(fā)者或對大數據技術感興趣的人士入門的教材。本書簡化了理論知識的講解，重點講解實際工作中涉及的相關操作。本書包含9個章節(jié)，涵蓋了Linux基礎、HDFS、Yarn、MapReduce…

在線試讀

大數據培訓班

Hadoop大數據開發(fā)實戰(zhàn)

作者：千鋒高教產品研發(fā)部出版社：人民郵電出版社

本書首先從技術層面講解了Spark的機制、生態(tài)系統與開發(fā)相關的內容；然后從應用角度講解了日志分析、推薦系統、情感分析、協同過濾、搜索引擎、社交網絡分析、新聞數據分析等多個常見的大數據場景下的數據分析。在每個場景中，首先對場景進行抽象與概括…

在線試讀

大數據就業(yè)服務多維就業(yè)服務體系，學員畢業(yè)變身大廠offer收割機，就業(yè)實力全線碾壓

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職前
輔導
- 溝通協作練習
  
  注重學員的團隊協作，與跨部門]溝通練習
  
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- 企業(yè)實戰(zhàn)分享
  
  企業(yè)實戰(zhàn)分享項目成果，演示并講述項目完成全過程
  
  了解詳情
- 簡歷指導
  
  針對不同企業(yè)的人才需求，對學員的簡歷個性化指導
  
  了解詳情
- 模擬面試
  
  模擬企業(yè)面試環(huán)節(jié)，面試后針對性輔導
  
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人才
輸送
- 企業(yè)人才定制
  
  簽訂協議培養(yǎng)企業(yè)需求的人才，畢業(yè)即入職
  
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- 企業(yè)內推
  
  就業(yè)老師將學員簡歷直推HR學員可快速面試入職
  
  了解詳情
- 企業(yè)上門招聘
  
  企業(yè)定期上門招聘選拔人才優(yōu)秀學員直接錄用
  
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- 名企雙選會
  
  跳過簡歷投遞與面試邀約直接與名企面試官交談
  
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職后
提升
- 入職準備培訓
  
  學員獲取Offer后一對一進行入職準備指導
  
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- 技能提升
  
  高階技術課、高端取證課助力學員職場晉升
  
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- 職場答疑
  
  職場棘手問題導師專項解答
  
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- 二次就業(yè)推薦
  
  為老學員提供二次就業(yè)推薦高端職位資源優(yōu)先享
  
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大數據培訓班

學會大數據分析師后的就業(yè)前景怎么樣？大數據分析師就業(yè)前景以及需要掌握的技能

學會大數據分析師后的就業(yè)前景怎么樣？

大數據科學現在就業(yè)前景怎樣？

大數據行業(yè)部現在的就業(yè)薪資怎么樣？

大數據技術人員就業(yè)前景及待遇如何？

大數據技術就業(yè)和發(fā)展前景如何？

大數據行業(yè)最主要的3個就業(yè)方向是什么？

大數據行業(yè)就業(yè)高薪崗位介紹

大數據分析師入門到就業(yè)要多久？

大數據就業(yè)領域有哪些？哪些人群適合呢？

大數據就業(yè)培訓的行情怎么樣？洞悉就業(yè)機會

千鋒教育大數據培訓優(yōu)勢千鋒與京東物流合作共建課程，專注培養(yǎng)實戰(zhàn)型大數據架構師

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每年數千萬研發(fā)專項資金

持續(xù)引進大廠技術大牛，專研企業(yè)課程

了解課程詳情

大廠實際業(yè)務場景與產業(yè)案例

京東物流PB級項目1:1引進課堂

了解大廠項目

京東物流合作共建課程

與名企聯合共建，共研前瞻課程

查看課程介紹

掌握大廠一線剛需技術點

掌握數據采、傳、存、算、用技術

了解核心技術

高起點職業(yè)路徑

定位P5-P7級數據開發(fā)工程師培養(yǎng)

測測你的職業(yè)路徑

京東物流大數據項目實習證明

大廠蓋章高含金量證明，為未來職場鋪路

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名企大牛傾囊相授

BAT/TMD T8+ 架構師共同把控技術教研

查看師資介紹

20余城市同步開課

相同的課程，同樣的學科管理模式

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年培養(yǎng)20000余名技術人才

幫助迷茫學生，實現職業(yè)夢想

了解蛻變歷程

*以上數據來源于千鋒內部統計，數據統計截止時間：2022年5月27日

千鋒校區(qū)地址千鋒大數據培訓機構布局全國20余城市，不同學習城市，同樣的授課品質

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成都校區(qū)地址：四川省成都市高新區(qū)肖家河沿河街138號肖家河大廈3樓

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太原校區(qū)地址：山西省太原市小店區(qū)長治路230號能源互聯網大廈6層

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沈陽校區(qū)地址：遼寧省沈陽市渾南區(qū)世紀路19號東大自動化大廈千鋒互聯基地

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合肥校區(qū)地址：安徽省合肥市包河區(qū)徽州大道396號東方廣場B座12A

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