資料庫培訓學校

A. 誰有黑馬培訓學校的java視頻跟資料庫視頻

java的視頻資料我暫時只保存了尚矽谷的了，他們的可以在官網直接下載atguigu

B. 尚觀Oracle資料庫培訓學校怎麼樣

先就業再付款是比較可靠的。
只是要收貸款利息
有些學校會幫學生版擔保向銀行貸權款，利息就是貸款利息，相對不是很高，還是比較人性的。
如果像北京某學校呢，就不要去了，弄的什麼北銀貸款，貸款利息高，還款壓力大，完全像是高利貸。還要抓緊找工作，感覺像是翻不了身？
如果你真心去學，最好問下畢業還貸的學生，這樣可靠點，咱不想誤殺好的學校。
學習靠的是自己，那個學校都出人才，出高手。不要看什麼知名度，那是虛的！
如果你覺得可以呢。看在我辛苦的份上採納下吧！

C. 計算機專業的就業前景如何

總體來說，就業前景是滿意的，現在對計算機人才需求比較大，計算機人才的缺口也比較大，各行各業都少不了計算機專業的懂技術的人，加上這幾年比較火的人工智慧、大數據、物聯網、5G時代的到來，企業對畢業生的要求也越來越高，需要的高端人才也越來越多，不僅僅要學會還要學精。計算機專業是一門綜合的學科，有關數據結構、網路、數學等學習上是有點難度，科目類別的實踐性偏高，所以一定要好好珍惜在學校學習的時間，多提高動手實踐能力，不斷的提升自己。

D. 誰有黑馬培訓學校的java視頻跟資料庫視頻

E. 男孩子學什麼手藝比較好

男生還是要學習一門熱門而且前景好的專業，對今後進入社會都有幫助，現在互聯網時代，學一門IT技術就不錯

F. 我不想上班了，想學門手藝，不知道學什麼好

俗話說「良田萬頃，不如薄技傍身」，現在的社會已經不是只看學歷的社會了，不是拿著高學歷，工作便可以高枕無憂。現在的社會更看重能力，能力強在如今的社會才有立足之地，要有一項拿得出手的技能，才能走天下！
廚師，就是這樣一個行業，只要技術學的好，別人就無法取代，每一位大師做的菜都有自己獨特的味道。所以，學廚師是一個不錯的選擇。那麼，都是學技術，學廚師比學其它技術相比有什麼優勢？
就業優勢
民以食為天，中國的烹飪文化上下傳承幾千年，源遠流長。隨著經濟的發展，人均收入增加，居民消費實力增強，餐飲行業發展的如火如荼，廚師的缺口也在不斷擴大。所以，學習廚師完全不用擔心就業壓力，畢業即就業。
創業優勢
現在旅遊業、餐飲業都越來越發達，不管是小飯館，還是大酒店，客人都是絡繹不絕。行業火熱，消費人群覆蓋面廣，再加上政府大力支持第三產業發展，有政策扶持餐飲行業發展，所以廚師行業創業非常有優勢，而且相較於其它行業，餐飲行業創業成本較低，回報較高。
薪資優勢
廚師被譽為金飯碗，只要付出努力，在廚師行業就能獲得自己的成就。廚師行業現在已經步入十大高薪行業，在經濟發達的地區，廚師的平均月薪在8000元以上，做到廚師長年薪更是幾十萬上百萬。
綜上所述，學廚師的優勢顯而易見。想學廚師的朋友，可以來我們這學習，入學簽訂就業協議，畢業安排高薪就業。在這里為你提供完善的就業保障，為你提供先進的教學設備，為你提供優美的學習環境。如果你想學廚師，有時間就來我們這看看吧！

G. 我是一名計算機專業大三學生，嚮往資料庫方向發展，是否考研還是努力就業，還是應該去培訓學校

IT業，是常青樹……
不會過時，也不會人才飽和……
只要就業時，前期不要太過於內在意待遇，容關鍵是積累經驗……有經驗的IT高手，是很搶手的……
如果是業務部門或者開發部門的客戶是一筆財富……
現在長三角和珠三角地區依然需要大量IT人才，北京中關村你去看看會感觸頗深……
現在大的網路公司對資料庫管理人員的需求還是很大的，還有軟體開發，小到平面設計……
就業前景都不錯的……

如果能考研成功,再豐富一下自己,進一步提高自己的固有價值,提高將來就業的起點,那當然就更好了.
最後祝你成功……
就像上面說的……關鍵是經驗和你掌握技術的深度了……

H. 大數據培訓學校學哪些內容

以下介紹的課程主要針對零基礎大數據工程師每個階段進行通俗易懂簡易介紹，方面大家更好的了解大數據學習課程。課程框架是科多大數據的零基礎大數據工程師課程。
一、 第一階段：靜態網頁基礎(HTML+CSS)
1. 難易程度：一顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：html常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態頁面的設計製作方式等
4. 描述如下：
從技術層面來說，該階段使用的技術代碼很簡單、易於學習、方便理解。從後期課程層來說，因為我們重點是大數據，但前期需要鍛煉編程技術與思維。經過我們多年開發和授課的項目經理分析，滿足這兩點，目前市場上最好理解和掌握的技術是J2EE，但J2EE又離不開頁面技術。所以第一階段我們的重點是頁面技術。採用市場上主流的HTMl+CSS。
二、 第二階段：JavaSE+JavaWeb
1. 難易程度：兩顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：java基礎語法、java面向對象(類、對象、封裝、繼承、多態、抽象類、介面、常見類、內部類、常見修飾符等)、異常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、分布式事務)JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設計模式
4. 描述如下：
稱為Java基礎，由淺入深的技術點、真實商業項目模塊分析、多種存儲方式的設計
與實現。該階段是前四個階段最最重要的階段，因為後面所有階段的都要基於此階段，也是學習大數據緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團隊開發、產出具有前後台(第一階段技術+第二階段的技術綜合應用)的真實項目。
三、 第三階段：前端框架
1. 難易程序：兩星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)：64課時
3. 主要技術包括：Java、Jquery、註解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前兩個階段的基礎上化靜為動，可以實現讓我們網頁內容更加的豐富，當然如果從市場人員層面來說，有專業的前端設計人員，我們設計本階段的目標在於前端的技術可以更直觀的鍛煉人的思維和設計能力。同時我們也將第二階段的高級特性融入到本階段。使學習者更上一層樓。
四、 第四階段：企業級開發框架
1. 難易程序：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和熱備、MySQL讀寫分離
4. 描述如下：
如果將整個JAVA課程比作一個糕點店，那前面三個階段可以做出一個武大郎燒餅(因為是純手工-太麻煩)，而學習框架是可以開一個星巴克(高科技設備-省時省力)。從J2EE開發工程師的任職要求來說，該階段所用到的技術是必須掌握，而我們所授的課程是高於市場(市場上主流三大框架，我們進行七大框架技術傳授)、而且有真實的商業項目驅動。需求文檔、概要設計、詳細設計、源碼測試、部署、安裝手冊等都會進行講解。
五、 第五階段： 初識大數據
1. 難易程度：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：大數據前篇(什麼是大數據，應用場景，如何學習大資料庫，虛擬機概念和安裝等)、Linux常見命令(文件管理、系統管理、磁碟管理)、Linux Shell編程(SHELL變數、循環控制、應用)、Hadoop入門(Hadoop組成、單機版環境、目錄結構、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop)、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece應用(中間計算過程、Java操作MapRece、程序運行、日誌監控)、Hadoop高級應用(YARN框架介紹、配置項與優化、CDH簡介、環境搭建)、擴展(MAP 端優化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,許可權管理命令,AWK 與 SED命令)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓新人能夠對大數據有一個相對的大概念怎麼相對呢?在前置課程JAVA的學習過後能夠理解程序在單機的電腦上是如何運行的。現在，大數據呢?大數據是將程序運行在大規模機器的集群中處理。大數據當然是要處理數據，所以同樣，數據的存儲從單機存儲變為多機器大規模的集群存儲。
(你問我什麼是集群?好，我有一大鍋飯，我一個人可以吃完，但是要很久，現在我叫大家一起吃。一個人的時候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那麼大數據可以初略的分為： 大數據存儲和大數據處理所以在這個階段中呢，我們課程設計了大數據的標准：HADOOP大數據的運行呢並不是在咋們經常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是現在使用最廣泛的系統：LINUX。
六、 第六階段：大數據資料庫
1. 難易程度：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hive入門(Hive簡介、Hive使用場景、環境搭建、架構說明、工作機制)、Hive Shell編程(建表、查詢語句、分區與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級應用(DISTINCT實現、groupby、join、sql轉化原理、java編程、配置和優化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級特性(讀寫流程、數據模型、模式設計讀寫熱點、優化與配置)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓大家在理解大數據如何處理大規模的數據的同時。簡化咋們的編寫程序時間，同時提高讀取速度。
怎麼簡化呢?在第一階段中，如果需要進行復雜的業務關聯與數據挖掘，自行編寫MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數據中的數據倉庫。這里有一個關鍵字，數據倉庫。我知道你要問我，所以我先說，數據倉庫呢用來做數據挖掘分析的，通常是一個超大的數據中心，存儲這些數據的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型資料庫，這些資料庫通常用作實時的在線業務。
總之，要基於數據倉庫分析數據呢速度是相對較慢的。但是方便在於只要熟悉SQL，學習起來相對簡單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基於大數據的SQL查詢工具，這一階段呢還包括HBASE，它為大數據裡面的資料庫。納悶了，不是學了一種叫做HIVE的數據「倉庫」了么?HIVE是基於MR的所以查詢起來相當慢，HBASE呢基於大數據可以做到實時的數據查詢。一個主分析，另一個主查詢
七、 第七階段：實時數據採集
1. 難易程序：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Flume日誌採集，KAFKA入門(消息隊列、應用場景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區、主題、接受者、發送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發、Shell調試)、KAFKA高級使用(java開發、主要配置、優化項目)、數據可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝)、STROM開發(STROM MVN開發、編寫STORM本地程序)、STORM進階(java開發、主要配置、優化項目)、KAFKA非同步發送與批量發送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多並發優化
4. 描述如下：
前面的階段數據來源是基於已經存在的大規模數據集來做的，數據處理與分析過後的結果是存在一定延時的，通常處理的數據為前一天的數據。
舉例場景：網站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時徵信，遇到這些場景基於前一天的數據分析出來過後呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數據採集與分析。主要包括了：FLUME實時數據採集，採集的來源支持非常廣泛，KAFKA數據數據接收與發送，STORM實時數據處理，數據處理秒級別
八、 第八階段：SPARK數據分析
1. 難易程序：五顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：SCALA入門(數據類型、運算符、控制語句、基礎函數)、SCALA進階(數據結構、類、對象、特質、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用(高階函數、科里函數、偏函數、尾迭代、自帶高階函數等)、SPARK入門(環境搭建、基礎結構、運行模式)、Spark數據集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習)、SPARK高級應用(系統架構、主要配置和性能優化、故障與階段恢復)、SPARK ML KMEANS演算法，SCALA 隱式轉化高級特性
4. 描述如下：
同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基於MR的大規模數據集相對來說還是挺慢的，包括機器學習，人工智慧等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產品，怎麼替代呢? 先說他們的運行機制，HADOOP基於磁碟存儲分析，而SPARK基於內存分析。我這么說你可能不懂，再形象一點，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基於SCALA語言開發的，當然對SCALA支持最好，所以課程中先學習SCALA開發語言。
在科多大數據課程的設計方面，市面上的職位要求技術，基本全覆蓋。而且並不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到後就是一個完整的大數據項目流程，一環扣一環。
比如從歷史數據的存儲，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實時的數據存儲(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。