讲师边讲边演示,边安排学员动手操作体验。
北京大数据工程师培训
【所属机构:北京北大青鸟学校】

北大青鸟汇聚多名经验丰富的老师,他们都是企业学术大数据处理架构师,能为学员制作出一套教学方案,把多年的开发经验传授给学员,即夯实了学员的基本功底,又结合公司真实的项目案例,提高学员动手能力和解决问题的能力,学完课程可以从事云计算的大数据方向相关工作,可以胜任大数据数据挖掘、大数据实时处理等工作。
01 核心教研多方位指导
02 特色课程,专项突破
课程大纲 | 核心技能点 | 核心能力培养 |
Java基础 | Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析 | 会使用Java编写常用的流程控制语句,理解并掌握面向对象思想及其三大特性,能够灵活运用Java常用类解决实际问题,会使用集合框架存储数据、I/O技术操作文件,能够实现多线程及网络编程 |
JavaWeb网站开发 | HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN | 了解B/S架构运行原理,掌握网页的开发和设计技能,掌握JavaWeb核心开发技能,掌握Linux应用部署和监控技能,掌握基本的JavaEE应用设计和开发技能,锻炼学员团队协作能力 |
SSM/SSH框架 | MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库 | 掌握SSM/SSH框架核心技能及应用开发技能,掌握Oracle数据库设计和应用技能,学会使用Git进行项目代码版本管理,学会使用Maven进行项目构建管理 |
分布式微服架构 | 分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等 | 培养学员基于分布式项目的业务架构、应用架构、技术架构、网络拓扑架构等的设计和代码开发能力,以及在部署策略等方面的综合能力。培养学员分布式项目下核心业务处理能力,培养学员在分布式项目下对于高并发、性能优化等问题的解决处理能力 |
Python爬虫+ELK+分析 | Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana | 掌握Python编程,具备Python的爬虫开发、 数据获取和整理等能力,能够使用ELK进行数据导入、 查询和集成 |
Hadoop生态圈 | HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase | 掌握Hadoop集群配置与管理,掌握HDFS文件操作,掌握分布式计算原理,掌握基于Hive的数据ETL和数据查询,掌握HBase数据存储,掌握数据导入导出 |
Spark技术栈 | Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau | 掌握Spark集群配置与管理,以及Spark离线计算,具备Scala和Python编写 Spark应用的能力,具备在企业数据湖中建立数据流程/通道、实施数据监管,具备数据采集、数据变换、数据建模、任务调度以及与企业应用的数据集成的能力。 |
实时流处理平台 | Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts | 掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用,具备实时流数据存储、计算、查询的能力,具备多种流处理框架的运用能力,掌握多种常见可视化工具的使用,掌握股票流数据实时分析/舆情分析案例 |
机器学习 | Spark Mllib | 掌握Spark机器学习数据结构及流程,掌握分类,聚类和推荐模型,掌握垃圾邮件分类 |
03 大数据就业前景
hadoop研发
数据库工程师
大数据研发
大数据工程师
大数据分析
Java大数据
hadoop运维I程师
spark工程师
就业前景
学习大数据课程,就业广泛,职位选择多!

04 北大青鸟多模式教学
01
边学边练
02
社区学习
共享干货福利,与大咖成朋友,进入行业圈子。
03
学练评测
整合到平台功能设计和课程,创造学习体验。
04
移动学习
利用碎片时间涉取知识的雨露,提升自己知识。
05
项目实训
按照真实项目的流程开发项目,提升就业能力。
06
翻转课堂
借助网络资源获取知识、分析问题和解决问题。