云和教育:云和数据集团旗下高端ICT职业教育品牌
  • 国家级全民数字素养与技能培训基地
  • 河南省第一批产教融合型企业建设培育单位
  • 郑州市数字技能人才(码农)培养评价联盟
开班信息
基础班
2024-09-28
报满已开
基础班
2024-10-28
即将开班
基础班
2024-11-12
预约报名
高手班
2024-09-28
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2024-10-28
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时代红利+政策支持,大数据倍受市场“偏爱”
好前景 万亿市场+百万人才缺口
数字经济正引领全球经济社会巨变,成为全球增长的新引擎。我国数字经济规模已稳居世界第二,其中大数据产业迅猛发展,2022年规模达1.57万亿元,同比增长18%,为数字经济发展提供有力支持,预计到2025年将超过3万亿元。
在数字经济蓬勃发展的大背景下,大数据开发人员的角色显得尤为关键。他们不仅扮演着解读和处理庞大数据集的关键角色,构建强大的数据分析和处理系统,助力企业深刻理解市场、客户需求和业务运营,而且其技能范围覆盖数据存储和处理技术、机器学习和人工智能等前沿领域。
大数据开发人员的工作直接影响着企业的决策质量、创新能力和竞争优势,为数字化转型和未来科技发展发挥关键作用。在这个数据驱动的时代,他们的专业知识和技能将成为企业成功不可或缺的支柱。为满足行业需求, 云和数据“AI智慧大数据高薪就业班”提供了全面培训,涵盖6大模块和1000+知识点,旨在培养懂开发、会分析的大数据开发人才。
好薪资 平均月薪19300元/月
多元化职场路径,岗位天花板高,未来职场发展清晰可见
哪些人适合学大数据?
0基础转行人员
课程针对没有基础
人群,零基础适学
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应届大学毕业生
刚毕业无工作经验
来云和数据即刻学习
报名咨询
计划转行人员
突破现有枯燥生活
来云和数据即刻改变
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有基础寻求系统提升者
具有一定的大数据理论基础,需要系统
学习大数据技术在实际业务中如何应用
报名咨询
云和数据“AI智慧与大数据高薪就业班”
公司实力“遥遥领先”
云和数据作为河南省大数据码农计划第一批试点机构,重点发力AI、大数据开发与数据智能分析领域。邀请河南省职业技能大赛大数据获奖团队整合各大云计算和大数据处理平台,如阿里云、腾讯云、帆软等。结合城市大脑的成功经验推动大数据培养方案的落地执行。该课程旨在为中国大数据分析、开发和应用领域培养高水平的实战人才,设定全新的教学模式和行业标准。帮助传统行业在大数据处理、商业智能和数据驱动决策方面实现数字化转型。
真项目铸就真技能
该课程共分为6大模块:大数据多语言开发技能模块、大数据软件架构模块、大数据计算方案模块、数据智能分析模块、AI深度融合数据开发与分析模块、行业能力评定模块。6大模块涵盖Apache原生平台、CDH平台、阿里云DataWorks等平台搭建应用能力,掌握离线数据分析、实时数据分析、流批一体架构解决方案。
课程紧贴企业需求
课程基于Java+Python、SQL多语言编程完成海量数据分析与计算,针对金融、政务、智慧交通等场景进行分析,结合数据大屏完成数据展示,学习10+商业模型、编写数据分析报告、打通数据分析汇报能力,对标帆软FCP资深认证与阿里云大数据高级工程师认定能力,AI智慧大数据高薪就业班课程包含1000+知识点、200+数据分析方法论、100+商业智能分析案例、AI实用工具和平台、大数据行业相关项目、案例研究等。
AI赋能新时代「AI大数据工程师」
3种AI赋能形式
AI智能辅助开发,让你的开发更轻松
拥抱AI助手,快速解决问题和优化流程
利用AI了解多元化的数据世界
特色课程优势 助力拿理想Offer
懂开发、会分析
针对金融、政务、智慧交通等场景进行分析,结合数据大屏完成数据展示,学习10+商业模型、编写数据分析报告、打通数据分析汇报能力。
结合CDH、阿里云的多领域实战项目
Apache原生平台、CDH平台、阿里云DataWorks等平台搭建应用能力,掌握离线数据分析、实时数据分析、流批一体架构解决
对标帆软FCP与阿里云高级工程师认定
课程涵盖FineBI工具的应用与阿里云Dataworks的项目实战,课程内容可以对标帆软FCP资深认证与阿里云大数据高级工程师
四大核心阶段 小白进阶职场精英
阶段一
阶段二
阶段三
阶段四
阶段一
JAVA核心技术
可达到学习效果
掌握Java基础语法,深入理解Java面向对象相关知识点掌握开发中常用类如集合、IO流、时间日期等操作,熟悉Java多线程开发,掌握网络基础知识,熟悉企业中主流的JDK新特性,如Lambda、Stream流等操作熟练操作数据库以及数据库的基本语法格式
阶段二
Hadoop阶段
可达到学习效果
熟练掌握Hadoop生态圈技术的使用、例如HDFS、MapReduce、Datax、Hive、DolphinScheduler等技术
阶段三
Spark阶段
可达到学习效果
熟练掌握Spark生态圈技术的使用,例如Python编程言、Spark分布式计算框架、HBase、Redis等技术
阶段四
Flink阶段
可达到学习效果
熟练掌握Flink生态圈技术的使用
课程名称
课程内容
java基础语法
初识Java,Java环境搭建,变量,常量, 数据类型,数据类型转换, 运算符,Java 条件分支,Java 循环语句,嵌套循环,函数的定义、调用,一维数组、二维数组、排序算法、IDEA工具安装
Java 面向对象
Java,对象介绍和创建,分析对象在内存中的存储,成员变量和局部变量的区别,面向对象特性之封装, super,关键字,构造方法,构造方法的注意事项,标准类的定义规范,方法重写,面向对象特性之继承static关键字内存分析, 面向对象特性之多态,多态的好处和弊端,多态中成员访问的特点,多态中的数据类型转型, instanceof关键字的使用,抽象类的特点,抽象类的成员特点,模板设计模式,接口的概述,接口的特点和注意事项, 类、抽象类、接口之间的关系,内部类
常用类、枚举
包装类,String类常用方法的使用,StringBuffer、StringBuilder, 正则表达式,Math、Random、System、Date、Calender等,枚举的定义与应用
异常
异常的概述,异常的体系结构,异常的分类,自定义异常的书写异常框架Log4j的配置与使用
Java 集合
数据结构,ArrayList集合源码分析,LinkedList集合源码分析,双列集合体系的详细讲解, Collection接口,Map集合的遍历方式,TreeSet的自然排序和比较器排序, Set集合,Map集合,Collections,工具类,源码分析,泛型的使用,可变参数的使用和注意事项
I/O 流
File类的使用,IO流的概述和分类,字节流、字符流、缓冲流,编码表,复制文件, 序列化和反序列化,内存流、对象流、打印流,Properties,集合,BIO,serialVersionUID&transient
多线程
进程和线程的区别,多线程实现方式,线程调度方法,线程生命周期,线程安全, 守护线程和非守护线程,建线程池,ThreadPoolExecutor创建线程池,ThreadPoolExecutor原理介绍以, volatile关键字,JVM内存模型,原子性概述,原子类AtomicInteger类的使用
网络通信
网络编程的概述,网络编程的三要素,网络协议,TCP/IP、UDP,Socket,Http,协议, 聊天系统,多线程下文件的上传,NIO概述
Java 新特性,反射,注解,JSON
Lambda,表达式,Lambda的省略规则,方法引用,JDK对接口组成的更新,Stream ,新时间日期, 虚拟机类加载机制,反射机制的概述,反射API、反射综合应用、注解概述、Jdk中常见的注解、 自定义注解、JSON解析,json解析工具类书写
MySQL
DDL建库建表、DML添加修改删除数据,DQL:简单查询、条件查询,排序查询、模糊查询,分页查询、 约束、多表关联,分组查询、聚合函数、,多表关系,多表查询操作,数据库的还原和备份,事务,数据库的用户管理和权限管理, 视图,存储过程的使用,触发器的使用,存储引擎原理, 索引高效查询,sql语句优化

JDBC
JDBC,入门使用,JDBC,实现,CRUD,SQL注入分析,PreparedStatement的使用,抽取工具类,JDBC批处理,JDBC操作大数据, 装饰者模式和默认适配器,连接池的使用,Jdbc操作模板的封装-自定义JdbcTemplate,JDBC事务,隔离级别
AIGC赋能课
掌握常用的AIGC工具,例如ChatGPT、New Bing、文心一言等,了解AIGC底层工具原理,学习使用AI提示词助力开发
Maven
Maven介绍,Maven安装配置,创建Maven项目,pom.xml介绍,依赖添加,依赖传递,模块化开发
Git
Git工作流程,Git安装,Git管理文件版本 ,远程仓库,分支管理
Git与svn对比
Linux
Linux简介,安装VMware、安装CentOS7、安装MobaXterm远程工具Linux文件目录命令、 压缩和解压缩命令、服务相关等命令,Vim编辑器,JDK、 MySQL安装,Linux免密登录,Shell定义变量,Shell表达式,Shell流程控制,Shell数组,Shell的函数
Hadoop
大数据概述、Hadoop概述、Apache Hadoop完全分布式集群部署、HDFS简介以及应用场景、 HDFS原理详解、HDFS Shell操作HDFS JAVA API操作、HDFS 读写机制、机架感知、HDFS 回收站、HDFS 元数据管理机制、 NameNode、FsImage及Edits编辑日志2NN及CheckPoint检查点、FsImage及Edits文件解析、归档及集群安全模式、 
HDFS的黑名单、白名单
MapReduce设计目标及核心思想、MapReduce主要功能、MapReduce处理流程、MapReduce入门案例、 Mapper抽象类与Reducer抽象类、MapReudcer内置数据类型及自定义数据类型、序列化、MapReduce Shuffle过程之Combine合并机制、 Combiner优化、MapReducer Shuffle过程之Partition分区机制、自定义分区、自定义排序及二次排序、数据压缩机制、 自定义InputFormat及OutputFormat、MapTask运行机制、MapTask并行度、MapReudce的TopN案例、MapJoin和ReduceJoin
分布式资源调动及Yarn简介、 Yarn架构及原理、Yarn核心组件ResourceManager资源管理器、NodeManager节点管理器、 ApplicationMaster任务专员、Container容器、资源调动策略、多租户资源调度配置
Zookeeper
zookeeper简介、架构组成、zookeeper特点、Zookeeper集群环境搭建、zookeeper命令行操作、 Curator Java Api客户端操作Hadoop HA工作机制分析、Hadoop HA环境搭建、Leader选举流程、Zookeeper读写流程
Hive
Hive介绍、Hive安装、数据类型、DDL数据定义、导入数据的几种方式
HQL语句(基本查询、表连接、 子查询、case when、分组、开窗等)、表分类(管理表、外部表、分区表、桶表)、Hiv的排序、系统函数、自定义函数、 Hive的数据格式与压缩方式、Hive调优、Hive实战案例
Flume
Flume概述、Flume安装、Flume的agent定义、常用Source、Channel、Sink、Flume拦截器、Flume零点漂移、Flume事务
FineBI
Fine BI介绍、Fine BI报表工具安装、组件应用、制作仪表盘FineBI函数、 报表协同工作等进阶应用、FineBI认证泛电商行业五大主题的实现FineReport报表入门
Sqoop
Sqoop原理介绍 、软件安装、RDBMS到HDFS、RDBMS到Hive、
HDFS抽取数据到MySQL
Datax
datax概述、datax安装、MySql数据源案例、HDFS数据源案例、FTP数据源、Datax-Web应用
DolphinScheduler
DolphinScheduler调度工具简介、安装部署、shell脚本、MapReduce作业、Hive作业等调度、条件判断、系统参数
CDH
安装CloudManager、安装HDFS、Yarn、Hive、Kafka、Flume等组件、运用CDH搭建数仓平台
Kettle
Kettle简介、Kettle安装、Kettle初体验、Kettle名词解释、Kettle的转换操作、 作业核心对象、变量、Kettle综合案例
DataWorks
DataWorks客户案例、DataWorks产品定价与选型、一站式大数据开发治理平台DataWorks入门。 DataWorks数据集成、数据模型、数据开发介绍及实践。DataWorks运维中心、数据分析、数据质量介绍及实践。 DataWorks数据治理介绍及实践、DataWorks调度参数配置、调度依赖的基本使用
AIGC赋能课
充分利用ChatGPT等AIGC工具,解决学习难点、辅助学员面试,掌握大数据领域的AIGC提示词,高效敏捷开发
Redis
Redis简介、Redis的安装、Redis的常用命令(字符串型、字符串列表、字符串集合、有序字符串集合 、哈希类型)、 Redis特殊数据类型、Redis持久化机制、Redis主从复制、哨兵模式、集群模式搭建
HBase
Hbase介绍、Hbase特点及应用场景、数据模型、架构、集群部署、Hbase Shell命令操作、Hbase读写数据流程、 Region拆分策略、预分区、Region合并、Compact合并机制、Rowkey设计原则、Java客户端操作
python基础
Python简介和安装,变量、数据类型和运算符,条件语句和循环语句,函数和模块,列表、 元组和字典,文件操作,异常处理,面向对象编程
python进阶
模块和包、高级函数和闭包、迭代器和生成器,装饰器,多线程和多进程编程、 正则表达式和字符串操作、网络编程和Socket、数据库编程、pandas数据分析
Spark
Spark介绍、软件安装、Driver &Executor的关系、WordCount思路、WordCount实现、 使用开发工具开发WordCount、将Spark程序部署到yarn中执行、Yarn部署Spark流程图、将开发的程序打包到正式环境中运行RDD的简介、 RDD的说明、RDD的属性与特点、RDD的创建、RDD的分区、Spark的map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、 flatMap、groupBy、filter、sample、distinct、coalesce、repartition、sortBy、groupBykey、 reduceBykey、 aggregateBykey、sortByKey、join、cogroup等转换算子以及行动算子RDD依赖关系、RDD缓存、Task执行序列化问题、 RDD分区器
RDD操作Mysql、HBase,Spark广播变量SparkSQL介绍、RDD、Dataset、DataFrame之间的关系、 DataFrame的基本操作、DataSet的基本操作、 自定义函数、SparkSQL读写操作、Spark整合Hive、Spark SQL综合案例
AIGC赋能课
基于AIGC工具生成测试数据、独立完成数仓建模、掌握前沿大数据技术掌握GitHub Copilot工具的应用
Kafka
kafka概述、kafka架构基础、kafka安装、kafka命令行操作kafka运行流程和文件存储机制、 kafka_producer分区原则、Producer可靠性保证和ISRProducerAPI之异步发送、ProducerAPI之同步发送、ConsumerAPI、 ConsumerAPI自己维护Offset、拦截器、KafkaMonitor、Kafka面试题、KafkaManager
Flink
Flink简介、Flink安装Flink相关运行机制、Flink-wordCount案例Flink数据流api,source、 sink、转换算子Flink窗口和时间语义、watermark、侧输出流Flink状态管理、Flink容错机制、保存点、 状态一致性Flink维表joinFlink SQL读取kafka、写入MysqlFlink SQL表连接Flink CEPFlink CDC
Doris
Doris简介和安装Doris数据表设计
Doris数据导入和导出
Doris查询语法、函数
Doris进阶索引、Rollup、物化视图等
AIGC赋能课
掌握企业实战开发逻辑、利用AIGC生成代码,高效完成企业开发需求
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实战项目贯穿教学 淬炼企业“精兵”
银行业是一个数据密集型行业,也是一个数据驱动的行业,通过借助大数据手段成功实现在客户体验、 运营管理和产品服务等方面的数字化创新转型。
互联网金融大数据平台
立足交通强省目标背景,建设地方公路、高速公路、港航发展机场铁路、规划基建、 工程质量、固定资产投资、安全监管等一系列应用管理系统。为全面实现交通强省建设,提供大数据服务支持
大数据智慧交通
利用大数据技术可以处理海量数据的特点,对客户资料、客户的行为方式,包括客户消费行为、使用行为等信息进行提取操作, 从数据之间的相互关联性出发,找出不同数据之间可能存在的潜在规律,可以使企业达到及时并有针对性的对可能流失的客户进行挽留。
电信行业客户数据分析
本项目为游戏数据分析平台,数据集涵盖了注册用户注册后七日的行为跟踪数据汇总, 通过对相关数据指标的分析,了解该游戏运营现状,以便后续开展运营相关活动及优化调整。
游戏数据分析精准化平台
大数据在费率厘定中的应用。保单的费率设定是保险公司风险管理的源头,也是一项非常重要的工作, 主要目的是使设定的费率对应于投保人的风险等级,风险越小,费率越低,尽量做到公平。
保险数字化平台
提升患者就诊体验,量化产品与服务质量标准,优化患者就诊流程, 提升患者对平台的信任及满意度。基于患者行为和标签,提供差异化分层服务,提升患者问诊体验
信息化在线医疗平台
通过对房产数据的收集、清洗、处理和分析,该项目可以提供有关房产市场趋势、价格走势、房产投资风险等方面的数据支持, 为房地产业从业者、投资者和消费者提供更准确、更全面的市场情报和决策依据。
房地产投资分析平台
通过对汽车生产、销售、维护等方面的数据进行收集、处理和分析,该项目可以为汽车制造商、经销商、服务商、 保险公司等提供有关市场趋势、用户行为、产品质量、 售后服务等方面的数据支持,以便更好地理解市场需求,提高产品质量和服务质量,增加销售额和用户满意度。
汽车金融智能控制中心
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工作难找?这类人却遭企业疯抢……
今年听到最多的字就是:难。赚钱真的好难;企业经营真的好难;找工作真的好难;升职加薪真的好难;活着真的好难……前段时间,国家统计局发了最新的经济数据,从去年12月后,我国16-24岁人口失业率已经7连涨,青年失业率继续上升,冲到19.9%,史无前例,大概意思就是每5个年轻人,就有一个面临失业。青年人失业率高,一方面是疫情影响了企业吸纳就业的能力;另一方面,青年人求职时倾向于进入较稳定高薪岗位,现实与理想相差较大。我们从脉脉数据研究院的数据发现,制造业、交通物流、房产建筑、金融等行业的数字化变革需求十分迫切,对数字化应用人才的需求愈发强烈,这些行业的转型升级大多谋求在业务层面的数字化融合,期望利用数字化技术提升各岗位生产力。在经济结构转型影响下,各行各业的企业人员编制持续缩紧,企业的人才战略正从“数量驱动”向“质量驱动”转变,包括数字化人才在内的中高端人才,成为企业招聘的重点。相比之前,今年真的不容易,但是只要抓住数字经济带来机遇,始终保持终身学习的心态,不断提升自己,无论时代如何变革,技术如何进步,我们都能在这样的大浪潮之下,趋利避害,不被时代所淘汰!为什么云和数据的学员能毕业30天,100%就业,薪资也很高?云和学员最终都收获了自己的满意薪资offer。大环境确实是影响就业的部分因素,在众多人找不到工作时,云和学员却脱颖而出,这足以证明云和的实力。云和学员拿到高薪offer的重要原因,一方面,数字化转型不仅是企业的发展目标,更是人才职业发展的时代机遇。随着传统行业的转型升级,对于数字化人才的需求更为迫切。另一方面是云和学员自身有明确的目标,扎实的理论基础、丰富的实战经验,以及拥有符合企业用人需求的综合能力,这也是云和培养人才的重点。别总抱怨自己找不到满意的工作,有时候你缺少的不是工作机会,而是你没有方向和目标,不知道自己想要什么,没有“一技之长”……云和数据面对不断升级的人才需求和日渐复杂竞争局面,紧跟市场需求,人才培养技术方向涵盖人才培养技术方向涵盖AI智慧大数据、Java全栈智能开发、AI设计与艺术、鸿蒙与全平台应用开发、AI全域软件测试、虚拟现实、云计算、平面电商设计、短视频拍剪与运营、数据标注十大方向,以十大精品课程为基础,八大就业基地为依托,一次就业率99.02%,61.9%就业薪资超1W,以AI智慧大数据为首的精品专业平均薪资13.25K。为学员创造可持续性的价值,拥抱更美好的未来!
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@AI智慧与大数据
学大数据,现在就是最好的时机!
数字化时代,大数据已渗透到我们生活的方方面面。提到大数据,大家首先想到的就是前景好,薪资高,但是对于到底什么是大数据却还是一头雾水,今天就来给大家详细说说什么是大数据?如果从字面意思来看,大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问,多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解,难以有一个非常定量的定义,只能说,大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。若从技术角度来看,大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业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”。大数据行业爆发式增长大数据行业在过去几年中快速发展,成为了信息技术行业中最重要的领域之一。大数据行业将继续保持快速增长。根据市场研究公司IDC的报告,全球大数据和商业智能市场在2020年达到了1890亿美元,预计将以5年复合年增长率(CAGR)达到13.2%,到2025年市场规模将达到 2980 亿美元。大数据好学吗?大数据行业经历10年的发展,现在技术已经非常的成熟,涉及的行业也是越来越多,转化成学习也比较简单。云和数据作为河南省大数据码农计划第一批试点机构,重点发力AI、大数据开发与数据智能分析领域。邀请河南省职业技能大赛大数据获奖团队整合各大云计算和大数据处理平台,如阿里云、腾讯云、帆软等。结合城市大脑的成功经验推动大数据培养方案的落地执行。该课程旨在为中国大数据分析、开发和应用领域培养高水平的实战人才,设定全新的教学模式和行业标准。帮助传统行业在大数据处理、商业智能和数据驱动决策方面实现数字化转型。云和数据推出的“AI智慧与大数据高薪就业班”,课程共分为6大模块:大数据多语言开发技能模块、大数据软件架构模块、大数据计算方案模块、数据智能分析模块、AI深度融合数据开发与分析模块、行业能力评定模块。6大模块涵盖Apache原生平台、CDH平台、阿里云DataWorks等平台搭建应用能力,掌握离线数据分析、实时数据分析、流批一体架构解决方案。即使是零基础,经过为期半年的学习,也可成为企业所需人才,拿到高薪。如果你看中大数据领域,相信你也可以!
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@AI智慧与大数据
听劝!大数据真的很香!能转尽快转!
云和数据2024年重磅升级的“AI智慧大数据”4周就业率98.87%!AIGC深度融合数据开发,AI大模型深度赋能,云和数据课程继续引领行业发展!毕业即就业!就业即高薪!班级平均薪资15439元,最高薪资30W/年大数据已成为数字经济时代的核心引擎,随着科技革命和产业变革的深入发展,数据作为关键生产要素的价值日益凸显,为大数据产业提供了广阔的市场空间。据统计,2022年中国大数据市场规模达到了1.57万亿元,预计2023年将增长至1.9万亿元。未来几年,中国大数据市场仍将保持较高的市场需求,预计到2025年,市场规模将超过9000亿元!大数据徐其耀暴涨,企业不断投入研发,提升数据处理、分析、挖掘等方面的技术能力,以满足不同行业、不同场景的应用需求。人工智能、云计算等技术的不断发展也为大数据行业带来了新的机遇和挑战。大数据风口已来,自然就造就了大数据开发人才的就业“春天”,云和数据学员就业快、薪资高便是“顺势而为”的结果!而云和数据的大数据开发课程则是在“顺势”的基础上再加了一把“高薪火”!为让学员拥有超强的职场竞争力,云和数据作为IT教育的标杆,重磅推出了AI智慧大数据高薪就业班,助力学员抢占时代新风口,成为高薪人才。课程基于Java+Python、SQL多语言编程完成海量数据分析与计算,针对金融、政务、智慧交通等场景进行分析,结合数据大屏完成数据展示,学习10+商业模型、编写数据分析报告、打通数据分析汇报能力,对标帆软FCP资深认证与阿里云大数据高级工程师认定能力,包含1000+知识点、200+数据分析方法论、100+商业智能分析案例、AI实用工具和平台、大数据行业相关项目、案例研究。课程分为6大模块:大数据多语言开发技能模块、大数据软件架构模块、大数据计算方案模块、数据智能分析模块、AI深度融合数据开发与分析模块、行业能力评定模块。6大模块涵盖Apache原生平台、CDH平台、阿里云DataWorks等平台搭建应用能力,掌握离线数据分析、实时数据分析、流批一体架构解决方案。机遇总是偏爱有准备的人,如果你想抓住高薪机会,一定要提前为自己布局,来云和数据,早日拥抱高薪!
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@AI智慧与大数据
零基础转行学大数据,在深圳拿下16k!
在AI时代,数据已成为驱动社会进步的重要引擎,而大数据开发,则是企业实现数据驱动决策、提升竞争力的关键。随着数字化转型的推进,越来越多的企业和组织依赖数据分析来驱动决策。大数据技术在金融、医疗、零售、制造业等多个行业都有广泛应用,因此对大数据专业人才的需求日益增长。大数据工程师的薪资水平普遍较高。具备大数据技能的专业人士往往能够获得比其他IT岗位更有竞争力的薪酬。想要在职场中乘风破浪,赢得高薪,掌握大数据开发技术,无疑是打开职场高薪大门的金钥匙。将AI和大数据完美结合,你将能够轻松应对各种复杂的数据处理任务,为自己赢得高薪offer,为企业创造巨大价值。根据职友集的最新统计数据,我们可以看到,大数据开发工程师在全国范围内的平均月薪已达到18.3千元,这一数字相当可观。更值得注意的是,有超过半数的大数据开发者,其薪资水平处于20千元至50千元的区间。此外,对于那些在人工智能、算法以及大数据领域具备高级技能的工程师来说,他们的薪资水平往往还会更高,这反映出市场对于这些高端技术人才的高度认可和重视。为让学员拥有超强的职场竞争力,云和数据作为IT教育的标杆,重磅推出了AI智慧大数据高薪就业班,助力学员抢占时代新风口,成为高薪人才。该课程共分为6大模块:大数据多语言开发技能模块、大数据软件架构模块、大数据计算方案模块、数据智能分析模块、AI深度融合数据开发与分析模块、行业能力评定模块。6大模块涵盖Apache原生平台、CDH平台、阿里云DataWorks等平台搭建应用能力,掌握离线数据分析、实时数据分析、流批一体架构解决方案。课程基于Java+Python、SQL多语言编程完成海量数据分析与计算,针对金融、政务、智慧交通等场景进行分析,结合数据大屏完成数据展示,学习10+商业模型、编写数据分析报告、打通数据分析汇报能力,对标帆软FCP资深认证与阿里云大数据高级工程师认定能力,AI智慧大数据高薪就业班课程包含1000+知识点、200+数据分析方法论、100+商业智能分析案例、AI实用工具和平台、大数据行业相关项目、案例研究等。现在报名大数据专业,价值3999元的AI大模型课程0元学!!立即报名,给自己一个高薪机会。
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@AI智慧与大数据
2024劝你学AI智慧大数据-看得见的高薪!
最近,有收到很多同学的后台私信,都想了解关于现阶段很火的大数据技术的学习路线,以及咨询想转行大数据行业的相关问题。考虑到只言片语很难讲清楚,所以特地准备了这篇文章,希望能帮到大家。不过在此之前,还是希望同学们能好好思考以下几个问题:你究竟是为什么想转行大数据方向发展?你是计算机专业,是对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?你是软件专业,对软件开发、编程、敲代码感兴趣?你是数学、统计学专业,对数据分析感兴趣?以上的几个问题,其实就关系到了大数据的三个发展方向。即:平台搭建/优化/运维/监控;大数据开发/设计/架构;数据分析/挖掘。现如今,正是为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,越来越强。如:文件存储:HDFS、OBS、OSS...离线计算:MapReduce、Spark...实时计算:Flink、Spark Streaming、Storm...云和数据作为IT行业标杆,早已实现课程全部拥抱AIGC,AI大模型深度赋能,通过与AI大厂合作、引入AI 大模型、自主研发AI学习工具等方式,帮助学员学习AI、懂得AI、使用AI,让学员全面成长为具备AI赋能工作的新时代数字化人才,在职场实现降维打击!云和数据作为河南省大数据码农计划第一批试点机构,重点发力AI、大数据开发与数据智能分析领域。邀请河南省职业技能大赛大数据获奖团队整合各大云计算和大数据处理平台,如阿里云、腾讯云、帆软等。结合城市大脑的成功经验推动大数据培养方案的落地执行。该课程旨在为中国大数据分析、开发和应用领域培养高水平的实战人才,设定全新的教学模式和行业标准。帮助传统行业在大数据处理、商业智能和数据驱动决策方面实现数字化转型。云和数据推出的“AI智慧与大数据高薪就业班”,课程共分为6大模块:大数据多语言开发技能模块、大数据软件架构模块、大数据计算方案模块、数据智能分析模块、AI深度融合数据开发与分析模块、行业能力评定模块。6大模块涵盖Apache原生平台、CDH平台、阿里云DataWorks等平台搭建应用能力,掌握离线数据分析、实时数据分析、流批一体架构解决方案。即使是零基础,经过为期半年的学习,也可成为企业所需人才,拿到高薪。如果你看中大数据领域,相信你也可以!
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@AI智慧与大数据
神马!高校学生组团来云和数据学习AI智慧大数据
数字经济正引领全球经济社会巨变,成为全球增长的新引擎。我国数字经济规模已稳居世界第二,其中大数据产业迅猛发展,2022年规模达1.57万亿元,同比增长18%,为数字经济发展提供有力支持,预计到2025年将超过3万亿元。在数字经济蓬勃发展的大背景下,大数据开发人员的角色显得尤为关键。他们不仅扮演着解读和处理庞大数据集的关键角色,构建强大的数据分析和处理系统,助力企业深刻理解市场、客户需求和业务运营,而且其技能范围覆盖数据存储和处理技术、机器学习和人工智能等前沿领域。大数据技术广泛应用于金融、医疗、零售、物流、教育等多个行业,因此,掌握了大数据技能的人才可以在多个领域找到就业机会。为什么高校学生组团来云和数据学习大数据?针对当今大学生所学知识与社会生产严重脱节,毕业即失业的就业困境,为助力大学生实现高起点就业,拿到高薪offer,我们每年投入巨资,联合一线大厂主流技术,不断升级课程内容,如今大数据专业全面融合AIGC,AI大模型深度赋能,旨在培养懂开发、会分析的大数据开发人才!云和数据作为IT教育的标杆,重磅推出了AI智慧大数据高薪就业班,助力学员抢占时代新风口,成为高薪人才。该课程共分为6大模块:大数据多语言开发技能模块、大数据软件架构模块、大数据计算方案模块、数据智能分析模块、AI深度融合数据开发与分析模块、行业能力评定模块。6大模块涵盖Apache原生平台、CDH平台、阿里云DataWorks等平台搭建应用能力,掌握离线数据分析、实时数据分析、流批一体架构解决方案。此外,云和数据作为国家级全民数字素养与技能培训基地、教育部产学合作协同育人项目单位、河南省省级“河南码农”数字人才人力资源品牌培训示范基地、河南省大数据创新人才培训基地、河南省产教融合型企业、河南省企业上云综合云平台服务商、世界技能大赛(云计算方向)省、市两级集训基地、郑州市大数据企业、郑州市高技能人才培训示范基地、郑州市电子信息技术高技能人才公共实训基地、郑州市电子商务人才培养示范基地,与省内外140多所高校开展了产业学院、产教融合基地、专业共建、师资培训、实习实训、新型学徒制、协同育人、顶岗实习等多维度、多层次的校企合作。现在报名大数据专业,价值3999元的AI大模型课程0元学!!还在等什么?马上报名,给自己一个高薪机会~
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