云计算大数据就业班，挑战年薪30万+
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年近30，敲了多年代码，涨薪难，升职难，职业前景单一，未来愈发迷茫......
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17.3%保持
17.3%保持原地踏步，但薪资岗位得不到任何提升和发展
2.1%晋升CTO，但必须有全面的管理能力8.6%频繁跳槽、转岗实现价值，但仿佛又回到原点
72%把握互联网趋势，进阶云计算大数据。
如果你想进阶，让自己的人生更上一步。那你可以考虑报名传智博学谷的大数据在线班。
不是谁都能随便报名，也不是交了钱就能学习
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从此，让学习摆脱时间和地点的约束。
在线实战班包含：
一、教学内容、学习监督和管理 、随时答疑、
进度跟踪、就业指导、技术和经验交流。
二、在线实战班：
1.每周2次固定时间直播串讲，答疑
2.专职老师工作时间随时答疑
3.分阶段考试，实时监督学习进度，跟进学习效果
三、在线实战班：
1.全国最早(2012年)大数据课程，精髓积淀深厚
2.与京东、百度等技术人员紧密沟通
3.课程内容每季更新，紧跟大数据产业发展步伐，
保证学员竞争优势
4.6名专职大数据研究人员，经验丰富
四、在线实战班：
1.学习过程中可建立高级大数据人脉资源
2.毕业考试通过获取毕业证书，为就业加分
3.全程就业指导，简历包装、面试技巧指导
4.知名大企业优先推荐
课程紧跟行业最新动态
带你走上云计算大数据前沿
精心打磨的课程体系，为提升核心竞争力保驾护航
Linux基础和分布式集群技术
总 纲
课程目标：
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构
能力目标：
搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务
市场价值：
具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力
课程内容
内容介绍：
1、介绍Linux操作系统
2、Linux常用命令
3、Linux常用软件安装
4、Linux网络
5、防火墙
6、Shell编程
案例实战：
搭建互联网高并发、高可靠的服务架构
离线计算系统课程阶段
总 纲
课程目标：
1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解Hadoop的作用
2、掌握Hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发
3、掌握Mapreduce分布式运算系统、Hive数据仓库工具的工作原理和分布式分析应用开发
能力目标：
1、熟练搭建海量数据离线计算平台
2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案
3、根据具体数据分析需求实现基于Mapreduce的分布式运算程序
市场价值：
具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力
课程内容
Hadoop核心技术框架：
1.1 Hadoop快速入门
1.2 HDFS详解
1.3 Mapreduce详解
1.4 Hive增强
离线数据挖掘系统：
2.1 数据仓库增强
2.2 离线辅助系统
2.3 Web点击流日志分析系统实战项目
Storm实时计算阶段
总 纲
课程目标：
1、理解实时计算及应用场景
2、掌握Storm程序的开发及底层原理、掌握Kafka消息队列的开发及底层原理
3、具备Kafka与Storm集成使用的能力
能力目标：
具备开发基于Storm的实时计算程序的能力
市场价值：
具备实时计算开发的技术能力
课程内容
1、流式计算核心技术
1.1 流式计算一般结构
1.2 流式计算可以用来干什么
1.3 Storm核心技术点
1.4 Kafka核心技术点
2、流式计算案例实战
2.1 案例：流量日志分析
2.2 案例：统一监控告警系统
2.3 案例：交易风控系统
Spark内存计算阶段
总 纲
课程目标：
1、掌握Scala函数式编程特性，熟练使用Scala开发程序，可以看懂其他用Scala编写源码
2、搭建Spark集群、使用Scala编写Spark计算程序，熟练掌握Spark原理，可以阅读Spark源码
3、理解DataFrame和RDD之间的关系，熟练使用DataFrame的API，熟练使用Spark SQL处理结构化数据，
通过Spark SQL对接各种数据源，并将处理后结果写回到存储介质中
4、理解Spark Streaming的核心DStream，掌握DStream的编程API并编写实时计算程序
能力目标：
熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，通过计算分析大量数据，挖掘出其中有价值的数据，为企业提供决策依据
市场价值：
具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力
课程内容
1、Scala函数式编程
2、使用Spark处理离线数据
3、使用Spark SQL处理结构化数据
4、使用Spark Streaming完成实时计算
5、Spark综合项目
为什么别人悄悄加薪了？
