魔據(jù)許昌大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)院校大數(shù)據(jù)運(yùn)維培訓(xùn)班需要多長(zhǎng)時(shí)間魔據(jù)許昌大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)院校大數(shù)據(jù)運(yùn)維是近年來(lái)比較火的職位,高薪前景
魔據(jù)許昌大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)院校大數(shù)據(jù)運(yùn)維培訓(xùn)班需要多長(zhǎng)時(shí)間
魔據(jù)許昌大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)院校大數(shù)據(jù)運(yùn)維是近年來(lái)比較火的職位,高薪前景好,吸引了很多小伙伴學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)運(yùn)維,那么參加大數(shù)據(jù)運(yùn)維培訓(xùn)班需要多長(zhǎng)時(shí)間呢?并且大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展導(dǎo)致人才供應(yīng)不足,我國(guó)大數(shù)據(jù)人才只有46萬(wàn),未來(lái)幾年大數(shù)據(jù)人才缺口達(dá)150萬(wàn)之多。
魔據(jù)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)聯(lián)系方式:
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魔據(jù)許昌大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)院校大數(shù)據(jù)運(yùn)維需要學(xué)習(xí)哪些知識(shí)
1、Redis
作為運(yùn)維工作人員,常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作必不可少,而針對(duì)大數(shù)據(jù)運(yùn)維,一些高性能數(shù)據(jù)庫(kù)必須熟悉,如Redis等。在此基礎(chǔ)上,基本可以嘗試完成一些大規(guī)模集群架構(gòu)構(gòu)建了。
2、Python自動(dòng)化運(yùn)維
自動(dòng)化運(yùn)維能夠極大地提高運(yùn)維效率,而python憑借其靈活性,在自動(dòng)化運(yùn)維方面已經(jīng)被廣泛使用,而且服務(wù)器規(guī)模越大,優(yōu)勢(shì)越明顯。通過(guò)python實(shí)現(xiàn)自動(dòng)監(jiān)控,系統(tǒng)安全、報(bào)表管理,Ansible,Saltstack等等。學(xué)習(xí)過(guò)程中可以可以使用python自動(dòng)化運(yùn)維實(shí)現(xiàn)大規(guī)模流量監(jiān)控與管理,來(lái)體驗(yàn)自動(dòng)化運(yùn)維在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用,提升實(shí)際使用能力。
3、linux
首先Linux,除了常用的命令,基礎(chǔ)的有網(wǎng)絡(luò)安全、用戶、磁盤(pán)管理,文件目錄管理,系統(tǒng)監(jiān)測(cè)維護(hù);之后是Linux下部署企業(yè)中用到的各種服務(wù)和構(gòu)建各種高級(jí)服務(wù)的方法,尤其是對(duì)于系統(tǒng)管理員來(lái)說(shuō),需要掌握最初步的安裝到系統(tǒng)的安全和優(yōu)化,以及各種服務(wù)的搭建和管理技能。
4、hadoop生態(tài)圈
大數(shù)據(jù)運(yùn)維,大數(shù)據(jù)平臺(tái)集群構(gòu)建和云計(jì)算平臺(tái)集群構(gòu)建自然需要熟練,了解hadoop生態(tài)體系,有條件的話,可以嘗試搭建千萬(wàn)級(jí)的高并發(fā)大數(shù)據(jù)網(wǎng)站平臺(tái)。針對(duì)云計(jì)算平臺(tái),OpenStack易于部署、功能豐富且易于擴(kuò)展,應(yīng)該作為學(xué)員重點(diǎn)的學(xué)習(xí)對(duì)象。
有一定大數(shù)據(jù)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)的朋友,學(xué)習(xí)會(huì)相對(duì)輕松。運(yùn)維工作相對(duì)與編碼,對(duì)大數(shù)據(jù)運(yùn)維從業(yè)者的邏輯思維能力要求比較高。
二、大數(shù)據(jù)運(yùn)維學(xué)習(xí)時(shí)間
大數(shù)據(jù)運(yùn)維是一門(mén)比較深?yuàn)W的學(xué)科,對(duì)于沒(méi)有基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō),是比較吃力的,需要下功夫才能扎實(shí)掌握相關(guān)技能。對(duì)于有一定基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)運(yùn)維學(xué)習(xí)起來(lái)相對(duì)容易,不建議自學(xué),因?yàn)樽詫W(xué)遇到很多問(wèn)題沒(méi)辦法解決,會(huì)造成學(xué)員的挫敗感,繼而影響學(xué)習(xí)情緒和學(xué)習(xí)質(zhì)量。
魔據(jù)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)時(shí)間為5個(gè)月,前一個(gè)月的時(shí)間學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ),基礎(chǔ)過(guò)關(guān)后,學(xué)習(xí)后面的大數(shù)據(jù)課程,魔據(jù)一線講師保證學(xué)員能夠順利掌握大數(shù)據(jù)技能,進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)。
三、大數(shù)據(jù)工作方向廣
大數(shù)據(jù)專業(yè)都有哪些就業(yè)方向?大數(shù)據(jù)的職位數(shù)不勝數(shù),-需求供不應(yīng)求,大數(shù)據(jù)的工作職位比較廣,比如hadoop 工程師、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析工程師、數(shù)據(jù)庫(kù)工程師、hadoop運(yùn)維工程師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師、java大數(shù)據(jù)工程師、spark工程師等等,這還是大范圍內(nèi)的崗位,具體細(xì)分的話更多。魔據(jù)畢業(yè)學(xué)員遍布在大數(shù)據(jù)各個(gè)崗位,其中很多崗位急需人才。
四、大數(shù)據(jù)人才崗位需求量大
據(jù)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)可知:前程無(wú)憂大數(shù)據(jù)崗位搜索共29854個(gè)職位滿足條件;智聯(lián)招聘大數(shù)據(jù)崗位搜索共27627個(gè)職位滿足條件;獵聘網(wǎng)大數(shù)據(jù)崗位搜索共1000 個(gè)職位滿足條件;拉勾網(wǎng)大數(shù)據(jù)崗位搜索共500個(gè)職位滿足條件。
因此可以看出大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)人才供不應(yīng)求,魔據(jù)大數(shù)據(jù)和多家知名企業(yè)簽訂協(xié)議,每年為企業(yè)輸送大數(shù)據(jù)人才,其中魔據(jù)畢業(yè)的學(xué)員已經(jīng)在百度、阿里、騰訊、美團(tuán)等眾多知名企業(yè)就職,薪資不菲。
五、大數(shù)據(jù)運(yùn)維產(chǎn)業(yè)不斷升級(jí)
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)當(dāng)中,企業(yè)的IT架構(gòu)不斷擴(kuò)展,服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備的數(shù)量越來(lái)越多,網(wǎng)絡(luò)也變得更加復(fù)雜,從而給運(yùn)維工作帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn),特別是分支機(jī)構(gòu)眾多的大型企業(yè)或垂直層級(jí)較多的政府單位,為了保障良好的用戶體驗(yàn)和數(shù)據(jù)時(shí)效性,運(yùn)維工作顯得十分艱巨。因此,在大數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)越來(lái)越明顯的時(shí)代,具備實(shí)時(shí)采集和海量分析能力的IT運(yùn)維管理產(chǎn)品將會(huì)成為數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的新增長(zhǎng)點(diǎn)。
魔據(jù)許昌大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)院校IT運(yùn)維產(chǎn)品的發(fā)展趨勢(shì)決定了,要在企業(yè)復(fù)雜的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和系統(tǒng)面前毫不畏懼,有這種實(shí)力才能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)所依托的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)資源、服務(wù)器資源、應(yīng)用系統(tǒng)資源、信息服務(wù)資 源等進(jìn)行統(tǒng)一綜合管理。
魔據(jù)許昌大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)院校大數(shù)據(jù)運(yùn)維培訓(xùn)班需要多長(zhǎng)時(shí)間