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北京大数据培训机构哪家好
北京大数据培训机构哪家好
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编辑：樱桃小丸子
北京大数据培训机构哪家好？随着信息技术的发展催生了互联网，大数据，云计算等相关产业，互联网的迅猛发展全面准确的记录了用户相关数据，引领世界从此进入数据时代，可以说谁能更好地掌握和使用数据，谁就把握住了互联网的未来。
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掌握Java高级语言技术
掌握数据结构与算法&
掌握MYSQL数据库应用及开发&
掌握SHELL脚本编程
精通主流大数据处理核心 技术&
掌握Hadoop、Python、 Storm、Spark、Hive
机器学习算法库应用
实时分析计算框架,SPARK 技术&
分布式爬虫与反爬虫技术&
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魔据教育大数据开发高薪就业班课程大纲
一阶段 基础课程（301课时）
课程内容详解
Java基础课程
java编程语言基础(35学时)
主要讲解java环境变量搭建，jvm虚拟机运行原理性能参数调整，java基本数据类型，流程控制，数组应用等。
java面向对象编程(70学时)
主要讲解java类和对象的概念，OOP面向对象编程思想，程序设计，构造方法，以及面向对象三大特性，类与类之间的关系，接口、抽象类final,static等关键字，以及多态,异常。
各种常用API（21学时）
主要讲解String以及StringBuffer等。
java集合框架(28学时)
主要讲解整个集合框架体系内容，ArrayList,LinkedList，HashMap等。
I/O流技术(14学时)
主要讲解I/O流基本知识，流操作的基本步骤，字节流，字符流，文件操作以及文件加密，解密，文件复制，文件拆分合并等相关知识，序列化和反序列化。
java线程以及锁(14学时)
主要讲解介绍java线程的基本操作和相关知识；了解锁和死锁的概念以及效果，如何建立生产消费者模型。
Socket网络编程和分布式基础原理(7学时)
主要讲解介绍java基于网络的一些操作和特性，以及各种协议。
关系型数据库MySql
Mysql数据库(35学时)
主要讲解SQL语句相关方面的知识，数据库的操作的基本流程,以及一些常见的企业开发中涉及到的业务方面的数据设计知识以及一些数据库设计工具的使用；基本SQL操作（增，删，改，查，函数，条件查询，排序，递归查询等操作），表和表之间的关系配置,以及一些常用的企业开发数据库设计技巧,如权限管理等表结构设计，视图，分区，索引。
JDBC(7学时)
主要讲解jdbc相关的知识，jdbc基本操作，预处理命令，批处理，jdbc缓存技术，以及jdbc封装思想和数据库连接池技术的开发和应用。
Web开发课程
Jsp/Servlet(35学时)
主要讲解一些简单的jsp和servlet应用， 保证学生能够使用基本的增删改查。
Linux操作系统
Linux简介(4学时)
主要了解什么是操作系统、什么是Linux；了解Linux之前，Unix的历史；了解GNU计划；Linux的发展以及Linux的各个发行版本。
Linux环境搭建(4学时)
主要讲解Linux安装流程；理解Linux部署；理解Linux基本操作命令。
Linux常用命令(12学时)
主要讲解磁盘操作命令；权限管理命令；文件查找命令；本机帮助命令；压缩解压命令；网络相关命令；系统相关命令；vi命令。
Linux基础(3学时)
主要讲解Linux系统监测相关命令；理解crontable的使用；掌握Linux软件包的使用。
Linux网络管理(2学时)
主要讲解Linux的网络配置；掌握互联网的寻址流程和原理；掌握如何经过Window远程管理Linux服务器；掌握如何构建FTP/SSH服务应用；掌握如何实现不同系统平台之间的文件共享。
Shell脚本(6学时)
主要讲解Shell脚本结构；掌握Shell变量定义；掌握Shell基本语法；掌握Shell调试。
综合应用实操(4学时)
主要知识点串线。
第二阶段 大数据基础课程（105课时）
课程内容详解
Hadoop课程
大数据的概述(7学时)
主要讲解大数据历史；大数据出现的原因；大数据解决的问题；大数据目前的发展状态；大数据未来的；我们生活中各行业的大数据应用；云计算的概念；选择hadoop的原因；hadoop在云计算中的作用；hadoop依赖的所有技术和之前课程的联系。
hadoop集群的搭建(17.5学时)
主要讲解介绍单机版和伪分布式安装，详细介绍每个方式的区别，解决什么问题以及详细的配置，并对每个配置文件做深入讲解。能够查看hadoop进程；理解hadoop启动的整个过程。
掌握hadoop集群的搭建、HA安装（ZK）；介绍并带领学生使用hadoop的命令，操作hadoop集群文件的上传、下载、删除等操作；日志错误信息、常见的错误处理方式；zookeeper的介绍与安装。
HDFS基础概念介绍(7学时)
主要讲解块的概念、块的好处、冗余备份、块的切分；元数据概念；NameNode工作原理； DataNode工作原理；Secondary NameNode；客户端含义；HDFS文件操作过程；元数据的持久化；什么是EditsLog和FSImage静像文件；EditsLog和FSImage合并--Checkpoint机制；HDFS命名空间；安全模式；心跳机制；机架感知。
HDFS API案例(7学时)
主要讲解案例包括上传本地文件到HDFS；从HDFS下载文件到本地；创建HDFS文件；创建HDFS目录；重命名HDFS文件；删除HDFS文件；删除HDFS目录；查看某个文件是否存在；数据类型，writeable接口。
YARN资源调度框架介绍(7学时)
主要讲解客户端程序与ResourceManager交互；客户端存贮封装信息；ResourceManager调用NodeManager；NodeManager划分资源池；ResourceManager调用MapReduce程序；执行运算；hadoop伪分布式安装、HA安装，加入YARN的进程，反推理论；运行MR程序，观察YARN在程序运行中的处理过程；hadoop1.0到2.0的变化（新加）。
Mapreduce介绍(7学时)
主要讲解MapReduce产生背景；MapReduce官方解释；MapReduce特点；MapReduc计算流程：inputsplit、mapper、combine、shuffle、sort、reducer；MapReduce容错性；MapReduce推测机制；MapReduce应用场合以及MR的整个流程的图解。
Mapreduce案例(28学时)
主要讲解经典的MR程序，包括（计数器、InputFormat输入格式、OutputFormat输出格式、单词计数程序Combiner优化、去重编程、平均程序、数据排序、全排序、倒排序、二次排序、单表关联、多表关联、join连接）；排序算法，归并排序，底层源码分析，分区算法；讲解job提交作业的流程；经过WebUI查看log日志。
（14课时）
Zookeeper介绍和安装(3学时)
主要讲解Zookeeper介绍；Zookeeper下载与安装；Zookeeper配置。
Zookeeper集群搭建(4学时)
主要讲解搭建Zookeeper集群；选举机制及Leader测试；Zookeeper客户端操作。
Zookeeper API客户端开发(7学时)
主要讲解Zookeeper客户端API调用；Zookeeper类、Stat类介绍；创建和删除路径Path；ACL理解；CreateMode：创建模式、VERSION版本；设置数据、获取children、Watch（观察者）。
第三阶段 分布式数据库课程（95课时）
课程内容详解
HBase简介(2学时)
主要讲解HBase概念；掌握HBase旧版本体系结构；掌握HBase工作原理；掌握HBase的组成；掌握HBase的容错性；理解HBase应用场景。
HBase环境搭建(9学时)
主要讲解HBase安装流程理论；理解HBase安装模式理论；掌握HBase安装及验证理论；理解HBase基本应用操作；了解查看HBase表内容的几种方式。
掌握HBase版本选择的依据；理解HBase本地模式安装过程；熟练HBase单机模式安装的相应命令；掌握Eclipse HBase开发环境搭建过程。
理解HBase伪分布式安装流程；掌握HBase分布式安装过程；掌握Zookeeper安装过程；初识HBase常用Shell命令；初识HBase API的调用过程。
HBase开发入门(7学时)
主要讲解HBase Shell常用基本命令；掌握HBase Shell常用表管理命令；掌握HBase Shell常用表操作命令；掌握HBase API常用表数据操作开发过程；掌握HBase API常用表管理操作开发过程；掌握新旧版本HBase API调用的差异。
HBase基础API(6学时)
主要讲解HBase基础API的内容及特点；理解HBase基础API开发流程；掌握HBase新、旧二个版本下Put与Delete；理解原子性操作概述；理解Get方法相关理论知识；掌握常规操作：单行get、Result类、get列表（ListCell、RawCell）、错误列表、获取数据方法；掌握多版本的写法。
HBase高级API(5学时)
主要讲解Scan方法相关理论知识；掌握常规操作：指定行、ResultScanner类、按RowKey范围取、多版本；掌握新、旧二种版本的写法；理解过滤器相关理论知识；掌握常规操作：行、列、列名、值、分页过滤器。
综合应用(6学时)
主要讲解表设计相关理论知识；掌握表中列族的设计； 掌握表中RowKey设计；理解翻页原理。
hive入门(7学时)
主要讲解Hive产生的原因；理解HQL解析成MapReduce原理的工作流程；理解Hive体系结构；理解Hive应用场景；初步理解Hive与传统数据仓库的异同。
掌握Hive启动过程、表内容查看几种方式；掌握基本Hive命令操作知识；初步理解Java经过JDBC调用Hive的过程。
Hive环境搭建(4学时)
主要讲解Hive安装前的准备工作；理解Hive内嵌、独立、远程三种安装模式；熟练掌握Hive远程安装过程。
Hive管理(6学时)
主要讲解HiveQL数据类型及转换机制；理解Hive文本文件数据编码格式；初步了解表存储格式；熟练掌握Hive建表操作方法
熟练Java经过JDBC调用Hive过程；了解Hive的几中服务：Hive Shell、JDBC/ODBC、Thrift服务、Web接口。
HiveQL基本语法(3学时)
主要讲解存储格式；掌握创建表的语法；掌握导入数据、删除表、修改表的操作。
HiveQL查询(10学时)
主要讲解使用正则表达式来指定列；掌握列值计算、算数运算符的使用方法；掌握函数、Limit语句的使用方法；熟练列别名、嵌套Select句式；熟练CASE-When-Then句式；When语句。
熟练Group By语句用法；熟练内连接、左外连接、右外连接、半连接的用法；理解Map连接的用法。
掌握Order By、Sort By、Distribute By、Cluster By用法；掌握Union All语法。
高级应用(7学时)
主要讲解分区的原理和用法；掌握分桶的原理和用法；掌握视图的原理和用法；掌握索引的原理和用法。
Hive函数(3学时)
主要讲解Hive函数应用原因；掌握调用函数的应用过程；掌握标准函数的应用过程；掌握聚合函数的应用过程；掌握表生成函数的应用过程。
Hive自定义函数(4学时)
主要讲解编写UDF的基本语法过程；掌握编写UDAF的基本语法过程。
综合应用(16学时)
主要考核HiveQL基本应用；考核分区、分桶、视图、索引应用；考核函数，尤其是自定义函数的应用。
第四阶段 大数据高级进阶课程（207课时）
课程内容详解
简介及安装(16学时)
主要讲解Python简介、Python开发环境搭建；Python数据类型和运算符；Python条件语句
基础语法(16学时)
主要讲解Python for循环、while循环；break与continue；字符串的使用、元组的定义及使用。
函数与面向对象(16学时)
主要讲解Python中列表、元组、字典；函数的定义及使用；lambda匿名函数及应用；变量的作用域；参数的传递、类的定义、对象创建；面向对象的封装、继承、多态。
模块与IO(16学时)
主要讲解模块概念；模块用法；导入模块；IO模块的使用；日历模块的使用；异常的概念及处理。
正则表达式(16学时)
主要讲解正则表达式概念及应用场景；search和match方法；正则表达式的修饰符；正则表达式的模式；正则表达式的应用。
爬虫之分布式爬虫(21学时)
主要讲解redis简介；安装测试；多机测试；scrapy_redis；简单应用测试；多机协作的redis。
爬虫之反爬虫(14学时)
主要讲解反爬虫介绍；问题的分类；顺从的艺术；反爬虫策略；爬虫编写注意事项。
spark基础(7学时)
主要讲解Spark 概述；Spark 生态系统；与MapReduce比较；体系结构与工作原理；安装部署及测试；spark应用场景。
RDD&(21学时)
主要讲解Spark程序模型；Spark弹性数据集；RDD与共享式内存区别；Spark算子分类及功能；Spark 核心算子介绍:aggregate、aggregateByKey、cartesian。
Spark核心算子:coalesce, repartition，fullOuterJoin
、cogroup [Pair], groupWith [Pair]、combineByKey[Pair] ，count，countByKey [Pair]、countByValue，distinct，filter，filterWith &(deprecated)、flat Map，flatMapValues，flatMapWith，fold，foldByKey。
Spark核心算子：groupBy、groupByKey [Pair]、intersection、join [Pair]、keys [Pair]、values[Pair]、leftOuterJoin [Pair]、map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、mapValues [Pair]、max、min、reduce、reduceByKey [Pair]、rightOuterJoin、sample、sortBy、sortByKey、sum 、take、top、zip、zipWithIndex；RDD特性、常见操作、缓存策略；RDD Dependency、Stage。
spark工作机制(7学时)
主要讲解Spark应用执行机制；Spark调度与任务分配模块；容错机制及共享变量和累加器；Lineage机制；Checkpoint机制；Shuffle机制；集成开发工具开发spark程序；web监控图讲解。
spark编程实战(7学时)
主要讲解编写wordcount程序；TopK；中位数；倒排索引；Countonce；倾斜连接等程序并经过web监控图进行查看。
spark SQL(7学时)
主要讲解Spark SQL概述；DataFrame及DataSet；SparkSession的使用；编程方式执行Spark SQL查询；sparkSQL 数据源之mysql；sparkSQL 数据源之hive；sparkSQL 数据源之json。
sparkSQL运行原理(7学时)
主要讲解Spark SQL组件、架构；DataFrame、SparkSQL运行原理；SparkSQL电商日常数据分析。
电商数据项目(14学时)
主要讲解python爬虫抓取数据；解析json数据；hive建表，数据填充；SparkSQL日常分析；数据的可视化展现。
SparkStreaming基础(7学时)
主要讲解Spark Streaming运行原理；DStream；DStream 常用函数；容错处理；与flume和kafka的集成。
SparkStreaming案例（百度统计的流式实事监控系统）(14学时)
主要讲解nginx日志文件，flume采集；kafka的应用；SparkStreaming 实时分析；结果写入Mysql数据库。
Spark MLlib(7学时)
主要讲解机器学习基本认识；分类算法、聚类算法；回归算法、决策树和随机森林；K近邻算法；贝叶斯决策论；EM算法。
综合应用(4学时)
主要对重要知识点串线。
实时计算介绍和Flume基础(1.5学时)
主要介绍实时计算与离线计算区别；实时技术应用；实时分析三种框架比较；实时分析技术架构。
Flume安装和相关概念(2学时)
主要讲解Flume安装，event介绍； Flume Agent内部原理； 配置Flume Agent。
source相关配置及测试 (3.5学时)
主要讲解source的生命周期；source的配置；常用的几种source的介绍以及应用；Flume拦截器。
channel相关配置及测试 (1.5学时)
主要讲解channle作用；channle事务性；channle的种类；channle配置；Channel选择器。
sink相关配置及测试(1.5学时)
主要讲解sink作用；sink的生命周期；常用的几个sink介绍；Sink组。
复杂数据流的应用(4学时)
主要讲解多source--单channle（Fan in flow）； 单source--多channle（Fan out flow）；agent—agent。
Kafka介绍(2学时)
主要讲解数据的传递方式；消息中间件的优势及作用；常用的消息中间件；kafka的相关概念。
Kafka安装(5学时)
主要讲解kafka相关概念：broker、topic、生产者和消费者；kafka集群类型；kafka集群启动步骤。
Kafka生产者和消费者(7学时)
主要讲解kafka分区机制（Partition）； kafka的副本数（replication）；Kafka生产者API和Kafka消费者API。
flume与kafka整合(7学时)
主要讲解flume与kafka整合：kafka source、Kafka Sink、Kafka Channel。
第五阶段 大数据综合实战项目课程（课时）
项目内容详解
高校学生大数据分析项目(学时)
高校学生大数据分析系统是依托于高校数据管理平台的高校学生行为分析系统。经过对海量学生行为数据的计算和分析，建设高校完整的高校招生、教学、就业、学生学习、生活、心理的完整数据仓库。经过对这些数据的分析，提升学校对学生的管理和服务，教学资源合理分配，招生就业等各方面的精细化服务程度，达到学生和教学管理工作的前瞻性、精准性和持续性要求。
互联网精准营销大数据分析项目(学时)
电信预购分析系统是依托于电信用户上网行为数据进行预购分析的系统。经过对电信用户的海量上网行为数据的匹配与分析，建立用户的精准画像，及购买行为预测。经过这些数据的分析，提升对用户的掌握，合理推荐业务提高电信业务扩展。经过预购分析对外提供精准营销的预测用户，有效提高营销成功率。
精准画像对用户进行全面的分析，主要方面：用户状况，用户分群，用户偏好等。经过分析掌握用户状况对业务超包及时提醒升档，对不同时间段提供闲忙不同业务。经过分群划分相同用户，对不同群组进行差别推荐。经过偏好推荐定制服务（游戏包，阅读包等）。经过更人性化的推荐，进而提升业务发展。
预购分析：对用户购买欲望、购买偏好等进行数据建模分析。经过基础分析及模型算法分析用户预购类别（购房，购车等），预购类型（购房：大户型，小户型，房屋位置等。购车：轿车，SUV，价格区间等。）。分析用户购买欲望是否强烈，是近期购买还是先期了解等。
目标，建立良好的用户画像综合体系，准确描绘用户行为。经过数据分析对内提高公司总体业绩；对外提供优质服务。
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All Rights Reserved 粤ICP备号-3北京哪个机构大数据培训好
北京哪个机构大数据培训好？互联网时刻改变着现代人的生活，大数据也已融入到人们的日常生活中，大数据时代，人工智能、物联网、云计算等新科技快速突破、迅猛发展，大数据产业链进一步成熟，大数据应用迎来发展“黄金期”。
北京哪个机构大数据培训好？光环大数据作为多年的培训机构，认为挑选大数据培训机构不能单单从一个方面出发就判断他的好坏。如果学生具备比较好的个人素质和学习大数据所需的核心能力，毫无疑问可以得到大数据培训课程机构的欢迎，即使是自己完成大数据课程的学习，结果也会比较理想。相比于学生，大数据培训机构都有团队、数据和信息的优势，而学生一般在信息搜集、语言处理能力、沟通技巧、自我营销等方面有相对的不足。正常情况下，如果一位达到上述1-2个素质的大数据讲师，就一定比学生不经指导、自己应聘企业招聘的结果更好，学生所支付的大数据费用也就比较物有所值了。
如果你个人技术背景比较好，自学能力强，时间上也不急（有半年的时间），而且个人毅力也不错的话，那么我觉得你完全没必要花那钱去培训。自己找些视频结合看书来学学理论，再花个几百块钱买个有价值的大数据项目实际操练一下，学会学透，就可以踏踏实实去找作了，在工作中提升进步。这种选择，唯一风险就是像我个人早期一样，花了一两个月时间，学不会而且打击了自己学习的激情。毕竟大数据这块还是有些复杂度的，坑比较多，资料相对java 或者其它方向来说也少很多。
大数据这块主要有hadoop和spark两门技术比较重要，建议还是从hadoop入手，毕竟spark也要用到hadoop的很多东西，而且hadoop的就业机会更多。如果你之前有java基础的话，那么第一选择就是学hadoop，上手容易，学习是个痛苦的事，越快越好，时间长了可能就不了了之啦，千万不要和人性做斗争。
北京的大数据培训机构真的是太多太多了，大大小小的，真正有干货的其实真的没几个，擦亮双眼挑选一个实力比较好的。
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今天我们继续来聊房这个话题，我们要重点探讨的是房价和地域之间的关系。要说北京哪儿的房最贵，有的人会说：&当然是越靠近天安门的越贵了!&为什么越靠近市中心越贵呢?稀缺性当然是其中重要的原因，想在北京二环内买套一手房，恐怕你有多少钱都是徒劳，因为那地界已经没有空地可盖住宅楼了。下面这张图表现了北京住宅小区的发展，真是不看不知道一看吓一跳，北京由上面的地图可以看出，住宅小区越建越远，别说北京七环，可能过几年，想买一手房只能去河北了。的确，靠近市中心的房的确是贵的离谱，但有些地方，别看离天安门远了点，价钱可是丝毫不逊于市中心，因为这些地方有个共同的名字：学区房。学区房各大媒体也报道了不少，究竟什么是学区呢?一个学区通常包括一到若干所公立学校，小的学区可能只设有一所小学，大的学区可能设有几所小学或中学，设有多所学校的学区，为方便学童就近入学。学生以邻近区域就近入学为原则。所以其实北京遍地都是学区，大家抢的学区房，只不过是好学校周围的房子而已。看了下面这些地图，你就能对北京的学区分布有一个全面的认识了。　东城区东城区坚持划片就近入学，并在在小学生源压力较大的地区实行连片入学政策。也就是说如果相邻学区有空余学位，就会拿到学位少的入学压力大的学区一起进行电脑派位。那么入学的先后顺序是如何考量的呢，今年东城区会尝试建立以户口、房产的性质及年限等综合因素为依据的入学优先序列。具体到幼升小，凡年满6周岁，也就是日以前出生，的具有东城区正式常住户口及东城区房屋产权证(监护人持有)的适龄儿童，均需参加学龄人口信息采集，免试就近登记入学。　东城区学区分布是怎样的呢?西城区不少家长计划买一套学区房，供亲戚朋友多个孩子读书，一人买房，多人受益。在西城区恐怕是行不通了。西城区规定如果同一房屋地址六年内有多个适龄儿童申请入学，则房屋产权人必须是适龄儿童的法定监护人，不符合上述规定的，则根据当年的招生政策统筹协调安排就读学校。多处入学条件中增加了&实际居住在西城&的要求。在没有北京户籍的学龄儿童中，持《北京市工作居住证》的父母，其子女入学明确列入幼升小&随机分配入学&范畴。此外，《台胞子女就读批准书》、《华侨子女来京接受义务教育证明信》、全国博士后管理部门开具的《博士后研究人员子女介绍信》及其父(或母)的《进站函》、部队师(旅)级政治部开具的随军家属证明及现役军人证件等证明的适龄儿童，都将根据学校学位情况，在全区范围内分配入学。　西城区学区分布是怎样的呢?长按下方二维码便可在手机上查看西城区的学区分布与小学分布情况，点击图标还能查看具体信息哦!朝阳区2016年，朝阳区入学工作将整体延续2015年义务教育招生入学工作办法，继续推进免试就近入学，在学位相对紧张地区将扩充学位1880个。今年，家长依然可通过网上查询功能直接检索小区对应学校和相关学校服务范围。家长可登录朝阳区招生考试中心网站，在右下方找到网上查询功能。该系统的查询功能将会更加便捷，今年家长按照门牌号或楼盘名称，均能查到对应的学校。朝阳区学区分布是怎样的呢?海淀区2016年海淀区在小学入学方面，确定实施&六年一学位&政策，即自2016年起，海淀区对适龄儿童入学登记地址、就读学校实施记录管理，自该套住房地址用于登记入学之年起，原则上六年内只提供一个入学学位(符合国家生育政策的除外)。但此项规定不设倒追机制，不会与2016年以前的入学记录进行比对。　海淀区学区分布是怎样的呢?丰台区今年，丰台区幼升小分为单校划片和多校划片两种方式入学。符合学校单校划片入学条件的儿童，可选择对应学校直接入学。丰台共34所小学属于单校划片。符合学校单校划片入学条件但未选择单校划片入学的儿童，可选择多校划片派位入学。与去年相比，今丰台区年对非京籍入学的审核更加严格。不仅增加了对租住房屋的非京籍儿童及其父母的居住情况进行入户核查，而且还新增了动态审核。今后每年对在校生父母的务工就业证明和实际住所居住证明进行动态审核。在京连续缴纳社会保险和租住房屋连续完税的，可申请就读初中。　丰台区学区分布是怎样的呢?石景山区石景山区2016版入学政策规定：持有区教委开具的《台胞子女就读批准书》、全国博士后管理部门开具的《博士后研究人员子女介绍信》及其父(或母)的《进站函》、部队师(旅)级政治部开具的随军家属证明及现役军人证件、区侨务部门开具的《华侨子女来京接受义务教育证明信》等证明的适龄儿童少年按本市户籍对待。和去年相比，减少了两类人员子女，分别为：持有街道办事处开具《子女关系证明信》及其父(或母)本市户口簿的适龄儿童和小学毕业生，以及持有政府人事部门签发有效的《北京市工作居住证》的各类人员子女中的适龄儿童。石景山区在入学文件中也明确，当划片服务学校学位不足时，划片服务范围内每个住房产权地址6年内只能协调解决一户对口入学申请。小区配套学校为九年一贯制义务教育学校的，划片服务范围内每个住房产权地址9年内协调购房人子女一户对口入学申请。石景山区学区分布是怎样的呢?除了学区房，还有一种房子的房价也是居高不下，那就是&&地铁沿线房!
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