时代趋势,大数据+人工智能改变世界
未来是大数据/人工智能的世界,新的科技革命即将到来,时刻站在技术的前沿才能抓住时代机遇实现梦想
  • 前沿技术
  • 就业钱景
  • 国家战略
大数据前沿技术

1)大数据方向:大数据一定是后面至少10年的热点。现在流行hadoop,流行内存计算、内存数据网格等等,本质都是为大数据服务。数据的飙升,将诞生大量新的技术和产业。大数据开发工程师,将是最有发展前景的职业。 2)数据分析与挖掘方向:商业数字化的今天,越来越多的公司开始倡导“用数据说话”,利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。大数据分析师被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 3)人工智能方向:人工智能是今后发展的大趋势,而且不可阻挡,更是对传统行业的一次大冲击,必然会引起新一代技术革命的兴起。

大数据就业前景

十三五规划,万亿级大数据市场爆发,大数据时代已经来临。全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示,预计到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,对于懂得如何利用大数据技术做开发的工程师岗位缺口则将达1500000。方向比努力更重要,选对方向,将事半功倍!

大数据国家战略

经李克强总理签署,国务院于2015年8月31日印发《促进大数据发展行动纲要》,并于2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》,大数据及人工智能已然成为国家未来的发展战略。李克强在致辞中说,当今世界,信息化浪潮席卷全球,大数据、云计算、物联网及人工智能等蓬勃发展,使互联网时代迈上一个新台阶。今天的中国要把握住世界科技革命的历史机遇。

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大数据开发-0基础
· 第一阶段 Java开发 · 第二阶段 大数据基础 · 第三阶段 Hadoop生态体系 · 第四阶段 Spark生态系统 · 第五阶段 项目实战
大数据开发-提高班
· 第一阶段:大数据基础 · 第二阶段:Hadoop生态体系 · 第三阶段:Spark生态系统 · 第四阶段:项目实战
数据分析与挖掘
· 第一阶段:python基础 · 第二阶段:数据库 · 第三阶段:高阶应用 · 第四阶段:分析与挖掘 · 第五阶段:项目实战
Python开发
· 第一阶段:python入门 · 第二阶段:python语法 · 第三阶段:python面向对象 · 第四阶段:python高级 · 第五阶段:python精通 · 第六阶段:项目实战
人工智能
· 第一阶段:Python基础 · 第二阶段:数据库 · 第三阶段:网络爬虫 · 第四阶段:机器学习 · 第五阶段:深度学习 · 第六阶段:项目实战
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  • 1Java基础 java设计与编程思想; Java面向对象; Java高级; Web前端开发; HTML基础; CSS3; JS脚本编程; JavaEE程序开发; JavaWeb后端开发; 主流框架;
  • 2大数据基础 Linux系统管理; Shell编程设计; Maven简介; Maven安装部署与配置; Maven仓库; Maven POM;
  • 3Hadoop生态体系 HDFS分布式文件系统; MapReduce分布式计算模型; Yarn分布式资源管理器; Zookeeper分布式协调服务; Habse分布式数据库; Hive分布式数据仓库; FlumeNG分布式数据收集系统; Sqoop大数据迁移系统;
  • 4Spark生态系统 Scala黄金语言; Kafka分布式总线系统; SparkCore大数据计算基石; SparkSQL数据挖掘利器; SparkStreaming流式计算平台; SparkMllib机器学习平台; SparkGraphx图计算平台;
  • 5项目实战 基于美团网的大型离线电商数据分析平台项目; 移动基站信号监测大数据项目; 大规模设备运维大数据分析挖掘平台项目; 基于互联网海量数据的舆情大数据平台项目;
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  • 1python基础: Python入门; Python基本语法; Python高级语法; Python网络编程; Python Web全栈开发;
  • 2数据库 MySQL数据库基础; MySQL数据库设计; MySQL视图及索引; MongDB基础及部署; MongDB操作及编程; Redis基础; Redis操作及编程;
  • 3高阶应用 网络爬虫urilib.lib库; requests库; Css选择器与Xpath; 爬虫高级技术; Scrapy分布式爬虫; 网络爬虫编程;
  • 4分析与挖掘 数据分析工具讲解; 数值计算包学习; 数据处理包Pandas; 数据清洗和准备; 数据合并和重塑; Matplotlib实践; 绘图与可视化; 统计学基础; 时间序列分析基础与算法; 机器学习知识; SPSS统计分析使用; SK-LEARN使用; Python中建模库;
  • 5项目实战 个人用户信用评估项目; 某运营商数据统计分析与推荐 某网站评价情感分析,以及关键信息抽取 股票数据拟合与股票推荐
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  • 1python入门: Linux安装与配置; 系统管理和目录管理; 用户和用户组管理; Python基础入门;
  • 2python语法 Python变量; Python运算符; Python循环; Python列表; Python元组; Python模块;
  • 3python面向对象 Python类和对象; Python构造函数; Python继承; Python多重继承; Python操作符重载;
  • 4python高级 Python异常处理; Python正则表达式; Python网络编程; Python多线程编程; PythonXML解析处理;
  • 5python精通 Python文件对象; PythonOS模块方法; Python迭代器; Python生成器和闭包; Python修饰器;
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  • 1Python基础 Python入门开发; Python核心编程; Python网络编程; Python Web全栈开发;
  • 2数据库 MySQL数据库基础; MySQL数据库设计; MySQL视图及索引; MongDB基础及部署; MongDB操作及编程; Redis基础; Redis操作及编程;
  • 3网络爬虫 网络爬虫urilib.lib库; requests库; Css选择器与Xpath; 爬虫高级技术; Scrapy分布式爬虫; 网络爬虫编程;
  • 4机器学习 人工智能相关python包; 聚类算法; 回归算法; 贝叶斯分类及算法; 最近邻分类; 决策树与随机森林; 集成算法; 机器学习框架:sklearn;
  • 5深度学习及项目实战 神经网络模型; 卷积神经网络; 深度学习框架:tensorflow; 深度学习框架:keras; 泰坦尼克船员获救案例; 个人信用模型; Mnist手写体识别; Cifar10 项目目标分类;
项目实战
真实项目实战,知识点活学活用,技术体系全程贯穿
加米谷大数据项目实战
基于互联网海量数据的舆情大数据平台项目
项目描述:

舆情大数据监测平台系统是针对互联网新兴媒体,通过对海量网络舆论信息进行实时的自动舆情采集,舆情分析,舆情汇总,舆情监视,并识别其中的关键舆情信息,及时通知到相关人员,从而第一时间应急响应,为正确舆论导向及收集网友意见提供直接支持的一套信息化平台。

技术运用:

本项目涉及的大数据及相关技术包括:Java、Maven、HDFS、Hbase、Hive、Dadoop以及Spark等技术,平台技术架构采用典型的大数据架构进行设计,功能上包括数据采集、存储、处理分析及展示等。

加米谷舆情大数据监测平台系统
大规模设备运维大数据分析挖掘平台项目
项目描述:

银行和金融服务行业相关系统每天产生数以 TB 计的交易、支付、渠道等各种日志数据。运维大数据平台为迅速增长的海量数据建立全新的处理策略和维护能力,应对日趋复杂的管理需求。运维大数据通过海量日志数据分析,可以帮助银行机构提高服务质量,占据竞争优势。

技术运用:

使用hadoop、mapreduce、hive等清理和分析IT设备日志等常见指标,使用storm实时分析、告警频率等趋势,各个维度的趋势对比、各个指标每日、月指标报表生成,使用大数据分布式架构进行分布式的海量运维数据采集、聚合及共享交换。

加米谷大规模设备运维大数据分析挖掘平台项目
移动基站信号监测大数据
项目描述:

移动通信基站信号数据采集,实时分析及移动信号监测系统。该系统利用移动与联通两家运营商的信令数据,通过对基站信号大数据的实时提取与分析,结合基站信号覆盖模式、信号强弱、覆盖区域等实际情况,实时动态采集及分析监测置信度较高、精度较高的移动基站信号监测系统。

技术运用:

使用hadoop技术体系进行数据的采集、分布式存储,包括HDFS、Hive、Hbase、Mepreduce等,使用kafka消息数据总线技术,使用Spark技术实现海量数据离线及在线分析等功能。

加米谷移动基站信号监测大数据
基于美团网的大型离线电商数据分析平台
项目描述:

实现了包括用户访问session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告点击流量实时统计4 个业务模块。合理的将实际业务模块进行技术整合与改造。

技术运用:

使用Spark SQL和Spark Streaming,进行离线计算和实时计算业务模块的开发。该项目完全涵盖了Spark Core、Spark SQL 和Spark Streaming 这三个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点。仅一个项目,即可全面掌握Spark 技术在实际项目中如何实现各种类型的业务需求。在项目中,重点讲解了实际企业项目中积累下来的宝贵的性能调优、troubleshooting 以及数据倾斜解决方案等知识和技术。

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加米谷大数据/AI讲师均为实战型专家,具备10年以上软件开发经验,5年大数据实战经验,3年人工智能实战经验
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加米谷大数据讲师
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张老师,加米谷大数据创始人,国家大数据标准组成员,Spark Contributor,资深大数据专家,15年互联网IT技术经验,6年大数据项目实战经验,精通大数据领域各类技术Apache开源项目Hadoop、Hbase、Flink、Storm、Kafka、Spark等。

国家大数据标准组成员,国家信标委ITSS标准组成员。主要研究方向包括大数据架构、数据挖掘、大数据分析等领域。在企业级应用软件、大数据分析、移动互联网、教育大数据等领域有近15年的系统设计、研发、管理经验。

主持或参与了阿里巴巴的大规模电商数据挖掘项目、支付宝大规模分布式集群性能评测分析项目和多个交通、物流、教育大数据项目的研究和设计。

加米谷大数据讲师
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曾老师,加米谷大数据联合创始人,原NCS核心研发骨干,原中通服资深架构师。

Hadoop核心研究员、拥有5+年大数据研发经验。10年互联网IT技术经验,5年大数据项目实战经验,大数据开发高级工程师,精通hadoop、spark生态圈相关大数据技术。

主持或参与曾参加中国电信大数据项目,大数据监控平台核心架构设计。擅长各类大数据技术研发,架构设计,参与大数据底层核心开发。

加米谷大数据讲师
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张老师,加米谷大数据联合创始人,原京东核心研发骨干,电子科大研究生。

Prosto、Drill源码分析员、专门从事高效大数据交互式查询研究5年软件开发经验,5年机器学习,深度学习算法经验,擅长数据分析,图像处理,自然语言处理。 曾参与京东智能机器人项目,银行个贷信用模型分析,智能视频审核系统。擅长算法架构设计与实现。

加米谷大数据讲师
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梁老师,多年大数据技术研发与培训经验,曾任职知名互联网企业360,具备丰富的大数据研发和培训经验。精通hadoop和spark技术研发,精通Java,Scala等编程语言。在大数据技术领域有扎实的技术功底,教学细致负责,并注重理论与实践相结合,追求学以致用,深得学生好评。

加米谷大数据讲师
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刘老师,电子科大研究生,人工智能与机器学习高级研发工程师,曾就职于华为AI开发部门,具有多年机器学习数据分析经验,曾参与多个大型机器学习项目和算法研发,从事人工智能算法设计项目工作,擅长使用机器学习进行算法开发与优化,对于高性能计算HPC系统有较深的研究。

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    姓名:曾同学 入职:成都梦工厂 薪资:11K
方式决定速度
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自学方式 1、没有学习资料、没有学习计划、java基础较弱 2、碎片化的知识、不成体系、没有逻辑、遇到问题无法段时间解决、抓不住重点 3、混乱不清晰、无法掌握深浅 4、时间不固定、随意性太强、不连贯 5、无法控制、进度太慢 6、无法评判学习效果、没有标准检验 7、孤独学习、无法和同学老师沟通想法及问题、热情不高 8、无项目实战,无法实践学习内容
参加培训学习 1、有较强自控能力、有java基础、有明确学习大纲、有时间计划、有完善学习资料 2、系统化的课程体系、逻辑清晰、及时解决疑难点 3、目标清晰、循序渐进 4、学习时间有规律有计划、时间固定、总体学习时间短 5、学习进度快而有序 6、针对性实战代码训练、定期训练考核 7、人多学习氛围浓、及时交流和沟通、学习热情高 8、有各种场景实战项目、检验学习理论及提高实战能力
加米谷大数据培训 1、课程体系完善,包含当前主流大数据技术及人工智能技术 2、教学计划周密,从开始到结束循序渐进 3、万+行实战代码穿插课程理论讲解中,理论与实训相结合 4、真实实战项目涵盖所有大数据技术内容 5、资深大数据架构师,AI高级技术总监、国家大数据标准组成员,项目经验丰富、面授辅导 6、固定地点上课,地铁附近交通便利,20人精品小班授课,环境优雅,电脑、投影仪一应俱全
其他机构 1、用传统数据库及Java课程冒充大数据,课程设计不成体系浮于表面,无标准课程体系 2、无标准教学计划,讲师随意发挥,无法控制教学进度 3、只有理论知识,无代码实训,无法理论与实践相结合 4、挂羊头卖狗肉,用传统java数据库项目冒充大数据项目,无法涵盖成体系的大数据技术 5、兼职讲师,责任心不强,讲师技术浮于表面,缺乏实战项目经验 6、无固定地点,视频或远程授课,教学设备不齐全无电脑,交通不便利
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