云计算大数据就业班，挑战年薪30万+

用5个月的碎片化时间，拿下年薪30万。

博学谷为上班族量身打造“云计算大数据在线实战班”

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……

我知道你很想追求改变，可你知道你的出路在那里吗？

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

我们只培养年薪30W+的云计算大数据“ 精英 ”人才。

全程托管式教学体系 订制专属你的学习方案
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？