数据库培训学校

A. 谁有黑马培训学校的java视频跟数据库视频

java的视频资料我暂时只保存了尚硅谷的了，他们的可以在官网直接下载atguigu

B. 尚观Oracle数据库培训学校怎么样

先就业再付款是比较可靠的。
只是要收贷款利息
有些学校会帮学生版担保向银行贷权款，利息就是贷款利息，相对不是很高，还是比较人性的。
如果像北京某学校呢，就不要去了，弄的什么北银贷款，贷款利息高，还款压力大，完全像是高利贷。还要抓紧找工作，感觉像是翻不了身？
如果你真心去学，最好问下毕业还贷的学生，这样可靠点，咱不想误杀好的学校。
学习靠的是自己，那个学校都出人才，出高手。不要看什么知名度，那是虚的！
如果你觉得可以呢。看在我辛苦的份上采纳下吧！

C. 计算机专业的就业前景如何

总体来说，就业前景是满意的，现在对计算机人才需求比较大，计算机人才的缺口也比较大，各行各业都少不了计算机专业的懂技术的人，加上这几年比较火的人工智能、大数据、物联网、5G时代的到来，企业对毕业生的要求也越来越高，需要的高端人才也越来越多，不仅仅要学会还要学精。计算机专业是一门综合的学科，有关数据结构、网络、数学等学习上是有点难度，科目类别的实践性偏高，所以一定要好好珍惜在学校学习的时间，多提高动手实践能力，不断的提升自己。

D. 谁有黑马培训学校的java视频跟数据库视频

E. 男孩子学什么手艺比较好

男生还是要学习一门热门而且前景好的专业，对今后进入社会都有帮助，现在互联网时代，学一门IT技术就不错

F. 我不想上班了，想学门手艺，不知道学什么好

俗话说“良田万顷，不如薄技傍身”，现在的社会已经不是只看学历的社会了，不是拿着高学历，工作便可以高枕无忧。现在的社会更看重能力，能力强在如今的社会才有立足之地，要有一项拿得出手的技能，才能走天下！
厨师，就是这样一个行业，只要技术学的好，别人就无法取代，每一位大师做的菜都有自己独特的味道。所以，学厨师是一个不错的选择。那么，都是学技术，学厨师比学其它技术相比有什么优势？
就业优势
民以食为天，中国的烹饪文化上下传承几千年，源远流长。随着经济的发展，人均收入增加，居民消费实力增强，餐饮行业发展的如火如荼，厨师的缺口也在不断扩大。所以，学习厨师完全不用担心就业压力，毕业即就业。
创业优势
现在旅游业、餐饮业都越来越发达，不管是小饭馆，还是大酒店，客人都是络绎不绝。行业火热，消费人群覆盖面广，再加上政府大力支持第三产业发展，有政策扶持餐饮行业发展，所以厨师行业创业非常有优势，而且相较于其它行业，餐饮行业创业成本较低，回报较高。
薪资优势
厨师被誉为金饭碗，只要付出努力，在厨师行业就能获得自己的成就。厨师行业现在已经步入十大高薪行业，在经济发达的地区，厨师的平均月薪在8000元以上，做到厨师长年薪更是几十万上百万。
综上所述，学厨师的优势显而易见。想学厨师的朋友，可以来我们这学习，入学签订就业协议，毕业安排高薪就业。在这里为你提供完善的就业保障，为你提供先进的教学设备，为你提供优美的学习环境。如果你想学厨师，有时间就来我们这看看吧！

G. 我是一名计算机专业大三学生，向往数据库方向发展，是否考研还是努力就业，还是应该去培训学校

IT业，是常青树……
不会过时，也不会人才饱和……
只要就业时，前期不要太过于内在意待遇，容关键是积累经验……有经验的IT高手，是很抢手的……
如果是业务部门或者开发部门的客户是一笔财富……
现在长三角和珠三角地区依然需要大量IT人才，北京中关村你去看看会感触颇深……
现在大的网络公司对数据库管理人员的需求还是很大的，还有软件开发，小到平面设计……
就业前景都不错的……

如果能考研成功,再丰富一下自己,进一步提高自己的固有价值,提高将来就业的起点,那当然就更好了.
最后祝你成功……
就像上面说的……关键是经验和你掌握技术的深度了……

H. 大数据培训学校学哪些内容

以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。
一、 第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)
1. 难易程度：一颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
4. 描述如下：
从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。
二、 第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1. 难易程度：两颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式
4. 描述如下：
称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计
与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、 第三阶段：前端框架
1. 难易程序：两星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时
3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。
四、 第四阶段：企业级开发框架
1. 难易程序：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离
4. 描述如下：
如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。
五、 第五阶段： 初识大数据
1. 难易程度：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece应用(中间计算过程、Java操作MapRece、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。
(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。
六、 第六阶段：大数据数据库
1. 难易程度：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。
怎么简化呢?在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。
总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询
七、 第七阶段：实时数据采集
1. 难易程序：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化
4. 描述如下：
前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。
举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别
八、 第八阶段：SPARK数据分析
1. 难易程序：五颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性
4. 描述如下：
同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。
在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。
比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。