优就业是中公教育IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的人才，以学员就业为目的，就业为宗旨，是一家集互联网营销师、UI/UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux云计算工程师、PHP工程师等课程为一体的IT培训机构。为培养符合时代需求的IT人才，中公教育优就业以高瞻的视野，经多年布局，打造人才培训服务体系。以企业需求为导向，以行业未来为驱动，向企业和社会不断输送IT人才。
优就业拥有一支业内人数众多、阵容强大的培训团队，强大的师资队伍现已拥有逾500名专职培训教师，已率先实现了IT行业师资团队的精细化、科学化分工。创立O2O教学体系，针对IT行业需求、发展及就业趋势，打造从线上到线下的一体化教学体系，目前该体系已帮助众多IT行业学子实现优质就业梦想。
优就业的大数据培训课程总共有六个阶段，分别为：Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系、项目实战+机器学习、就业指导。
第/一阶段Java基础，主要知识点有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统。
第二阶段JavaEE核心，主要知识点有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git。
第三阶段Hadoop生态体系，主要知识点有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、HiveHbase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&AzkabanHue、智慧农业数仓分析平台。
第四阶段Spark生态体系，主要知识点有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。
第五阶段项目实战+机器学习，主要知识点有：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。
第六阶段为就业指导，主要有企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘，帮助学员就业。
15种值得关注的大数据技术
提供大数据解决方案的技术供应商列表似乎是无限的。现在，许多特别流行的大数据解决方案都属于以下15种类别之一：
1、Hadoop生态系统
尽管Apache
Hadoop可能不再像以前那样占主导地位，但要谈论大数据几乎是不可能的，而无需提及用于分布式处理大数据集的开源框架。Forrester预测，去年，"
未来两年内的大型企业将采用它(Hadoop和Spark等相关技术)进行大数据分析。“
多年来，Hadoop已成长为涵盖相关软件的整个生态系统，许多商业大数据解决方案都基于Hadoop。实际上，Zion Market
Research预测，到2022年，基于Hadoop的产品和服务市场将继续以50%的复合年增长率增长，届时其价值将达到871.4亿美元，高于201
6年的76.9亿美元。
Hadoop的主要供应商包括Cloudera,Hortonworks和MapR，持平的公共云都提供支持该技术的服务。
2、Spark
Apache
Spark是Hadoop生态系统的一部分，但是它的使用变得如此广泛,以至于值得拥有自己的一类。它是用于在Hadoop中处理大数据的引擎,其速度比标准Hadoop引擎MapReduce快一百倍。
在《AtScale 201数据成熟度调查》中，有25%的受访者
说他们已经在生产中部署了Spark,还有33%的受访者在开发中有Spark项目。显然，对该技术的兴趣在不断增长，并且许多具有Hadoop产品的供应商还提供基于Spark的产品。
3、R
R是另一个开放源代码项目，是一种旨在处理统计信息的编程语言和软件环境。它是数据科学家的宠儿,由R基金会管理，可根据GPL
2许可获得。许多流行的集成开发环境(IDE)，包括Eclipse和VisualStudio,都支持该语言。
几种对各种编程语言的流行度进行的组织表示，R已经成为世界上较受欢迎的语言之一。例如，IEEE说R是第五种较受欢迎的编程语言，而Tiobe和RedMonk都将其排在第14位。这很重要，因为这些图表顶部附近的编程语言通常是通用语言，可以用于许多不同种类的工作。对于几乎专门用于大数据项目的一种语言来说，如此接近顶部证明了大数据的重要性以及该语言在其领域中的重要性。
4、Data Lakes
为了更轻松地访问其庞大的数据存储，许多企业正在建立数据湖。这些是巨大的数据存储库，可以从许多不同的来源收集数据并将其以自然状态存储。这与数据仓库不同，数据仓库也从不同的源收集数据,但是对其进行处理并对其进行结构化以进行存储。在这种情况下，湖泊和仓库的隐喻是相当准确的。如果数据像水，那么数据湖是自然的，没有像水体一样经过过滤，而数据仓库更像是存储在架子上的水瓶的集合。
当企业希望存储数据但不确定如何使用数据时，数据湖特别有吸引力。大量的物联网(IoT)数据可能属于该类别，而loT趋势正在影响数据湖的增长。
MarketsandMarkets预测，到2021年，数据湖收入将从201 6年的25.3亿美元增长到88.1亿美元。
5、NoSQL数据库
传统的关系数据库管理系统(RDBMS)
将信息存储在结构化，定义的列和行中。开发人员和数据库管理员使用一种称为SQL的特殊语言来查询，操纵和管理这些RDBMS中的数据。
NoSQL数据库专[
]提供存储非结构化数据并提供性能的功能，尽管它们没有提供与RDBMS相同的一致性级别。流行的NoSQL数据库包括MongoDB,Redis,
Cassandra,Couchbase等。甚至0racle和IBM等持平的RDBMS供应商现在也提供NoSQL数据库。
随着大数据趋势的发展，NoSQL数据库变得越来越流行。据联合市场研究公司(Allied MarketResearch)称，到2020年，
NoSQL市场的价值将达到42亿美元。但是，RDBMSes的市场仍然很大，比NoSQL的市场要大得多。
MonboDB是几种的NoSQL数据库之一。
6、预测分析
预测分析是大数据分析的子集，它试图根据历史数据预测未来的事件或行为。它利用数据挖掘，建模和机器学习技术来预测接下来会发生什么。它通常用于检测，信用评分，营销，财务和业务分析目的。
近年来，人工智能技术的进步极大地提高了预测分析解决方案的功能。结果，企业已开始在具有预测能力的大数据解决方案.上进行更多投资。包括Microsoft,
IBM,SAP,SAS,Statistica,RapidMiner,KNIME等在内的许多供应商都提供了预测分析解决方案。
7、内存数据库
在任何计算机系统中，内存(也称为RAM)都比长期存储快几个数量级。如果大数据分析解决方案可以处理存储在内存中的数据，而不是存储在硬盘驱动器.上的数据，那么它的执行速度将大大提高。而这正是内存数据库技术所做的。
许多持平的企业软件供应商，包括SAP,Oracle,Microsoft和IBM,现在都提供内存数据库技术。此外，Teradata,
Tableau,Volt DB和DataStax等几家较小的公司提供内存数据库解决方案。MarketsandMarkets的研究估计,2016年内存技术的总销售额为27.2亿美元，到2021年可能增长至65.8亿美元。
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