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Graduiertenschulen der Exzellenzinitiative

百度 泰国旅游局在华办事处分别设在北京、上海、成都、昆明和广州,5家市场营销代表处分别在武汉、南宁、厦门、西安和襄阳市。

发布时间:2025-08-05 16:01:11来源:有考网综合

大数据(big data)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
适合对象
01
初学者

数据课程从Python入手,简单入门,较适宜初学者和没有相关基础的人员。

02
系统提升

具有一定的数据理论或基础,需要掌握系统数据技术,在实际业务中如何应用的人员。

03
技术爱好者

有较强逻辑思维能力,应对复杂业务场景处理,顺应时代趋势,对数据行业感兴趣的人员。

04
应届毕业生

缺乏工作经验和技能,对未来没有明确目标与规划,期望通过学习数据课程进入IT行业的人员。

05
计划转行

目前工作待遇不理想,市场上升空间有限或职业瓶颈期,各行业需要突破现状实现转行的人员。

教学亮点

千锋

大数据课程
  • 大厂技术人员垂直赋能
    01
  • 02
    拓展大厂实战项目案例
  • 学员大厂内推通道
    03
  • 04
    技能认证证书项目实习证明
  • 大厂实地沉浸式项目实训
    05
  • 06
    大厂定制开班和毕业典礼

6大助攻
  • 大厂内推
    学员简历内推大厂大数据岗位的面试机会。
  • 人才双选
    每年数十场双选会,多家IT相关企业建立人才输送合作关系。
  • 求职辅导
    剖析大厂面试题重点,提升学员求职能力,规划职业发展路线。
  • 物流共建
    与京东物流合作共建,培养实战型大数据架构师。
  • 上门招聘
    每年企业定期上门招聘,在毕业班进行人才选拔。
  • 入职指导
    大厂HR深度指导,学员职业化素养综合提升训练。
机构介绍

千锋是一家拥有核心教研能力以及校企合作能力的职业教育培训企业,2011年成立于北京,秉承“初心至善 匠心育人”的核心价值观,以坚持面授的泛IT职业教育培训为根基,发展至今已布局教育培训、高校服务、企业服务三大业务版块。旗下拥有千锋教育、好程序员、小狮视觉、扣丁学堂、锋云智慧、锋企优联、锋友学盟、锋益等多个子品牌,截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、大连等20余个核心城市建立直营校区。

校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 

济南千锋大数据培训班有哪些特点?近年来随着互联网和智能硬件的发展,数据呈爆炸式增长,大数据重要性愈加凸显。千锋教育大数据培训采用全程面授的模式,讲师+辅导老师+就业老师+职业规划师+班主任老师,5*12小时全程面授指导,7*24小时QQ和教学系统答疑,确保学员听得懂、练得会、学得好。

千锋大数据学习内容

第一个阶段:了解大数据的基本概念学习大数据

首先必须对这个行业,相关的岗位有一个清楚的认知,必须知道什么是大数据,一般大数据的运用领域是哪些,避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习,没搞清楚,很多人学着学着会觉得怎么跟自己想象得不一样。

第二个阶段:学习计算机的编程语言

对于基础薄弱学大数据,开始入门可能并不是那么容易,编程这方面,Java、Scala、Python这三门语言建议要有相应程度的掌握。

第三阶段:大数据主流技术

框架组件行业当中,现在大部分企业以Hadoop和Spark为主,其次是Storm和Flink,具体到业务上,会有不同的选择。学习阶段都要有所了解,然后Hadoop、Spark着重掌握。

常见大数据培训经典面试题每日一练

1、如何进行Kafka集群的负载均衡?

Kafka在集群中的负载均衡主要通过分区的分配和消费者组的配置来实现。分区的分配是由Kafka内部的分区分配器负责完成,根据消费者组的数量、消费者组的订阅关系、分区的分布情况等因素,自动将分区均匀地分配给消费者。消费者组的配置也非常重要,要合理地设置消费者组的数量和消费者线程的数量,以充分利用集群资源并实现负载均衡。

2、如何监控和管理Kafka集群?

Kafka提供了一些工具和机制用于监控和管理集群,包括:

使用Kafka提供的命令行工具,如kafka-topics.sh、kafka-configs.sh等,进行主题(Topic)和配置的管理。

使用Kafka自带的JMX监控功能,收集和展示Kafka集群的运行指标,如消费者组的偏移量、分区的复制状态、网络流量等。

使用第三方监控工具,如Prometheus、Grafana等,通过集成Kafka的JMX和Metrics数据,实现更全面和可视化的监控。

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