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)維培訓(xùn)班需要多長時(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，我國大數(shù)據(jù)人才只有46萬，未來幾年大數(shù)據(jù)人才缺口達(dá)150萬之多。

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)勢越明顯。通過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，來體驗(yàn)自動(dòng)化運(yùn)維在實(shí)際業(yè)務(wù)場景的應(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、磁盤管理，文件目錄管理，系統(tǒng)監(jiān)測維護(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)管理員來說，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)維是一門比較深?yuàn)W的學(xué)科，對(duì)于沒有基礎(chǔ)的人來說，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)的人來說，大數(shù)據(jù)運(yùn)維學(xué)習(xí)起來相對(duì)容易，不建議自學(xué)，因?yàn)樽詫W(xué)遇到很多問題沒辦法解決，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)開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析工程師、數(shù)據(jù)庫工程師、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)市場調(diào)研數(shù)據(jù)可知：前程無憂大數(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)量越來越多，網(wǎng)絡(luò)也變得更加復(fù)雜，從而給運(yùn)維工作帶來了巨大的挑戰(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)集中趨勢越來越明顯的時(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。

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