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适合从事经济学、资源环境、地理科学、城市、人口、房地产、数理统计、管理科学、计量经济等方面研究的教师、研究员，相关领域的硕士、博士研究生，不要求学过Stata操作的学员
帮助有基础想提升的学员掌握平台开发的技能，对有基础的学员进行在教育，快速提升学员学习能力，平台实际案例讲解，帮助学员快速掌握平台实用技巧，掌握大数据平台开发的必备技能。
| 课程阶段 | 课程内容 |
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JavaSE |
主要学习Java基础语法；Java面向对象；常用类、异常、集合；Java多线程和IO；MySQL+JDBC等内容，掌握java基础编程能力、面向对象思想、集合操作、多线程操作和文件IO操作能力。 |
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Hadoop生态 |
主要学习Linux和Shell脚本；HDFS分布式文件系统；Zookeeper；MapReduce；Hive；Presto；Hbase；Phoenix；Kylin；Sqoop；Flume；Azkaban；Git；数据仓库等内容，掌握Hadoop研发能力、掌握Hive操作及优化能、掌握Hbase数据存储操作、掌握离线数据存储和分析、掌握数据仓库构建能力。 |
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Spark生态 |
主要学习Scala基础；Spark Core；Spark内核源码；Spark SQL；Kafka消息队列；Redis；Spark Streaming；Spark Mllib；Elasticsearch；ClickHouse等内容，掌握离线和实时数据的处理能力、Spark处理数据能力。 |
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Flink生态 |
主要学习Flink基础内容，包括Flink部署模式；Flink Streaming DataStream API介绍；Flink Streaming DataSource、Transformations、Sink详解；Flink的connector；Flink的自定义输入输出；Flink中两阶段提交；Flink中的操作链；Blink Table的操作；Sql与hive的整合；Flink的序列化；Flink的广播变量；Flink的累加器；Flink的分布式缓存；Flink的状态管理和恢复等，掌握实时数据流处理、构建实时数据仓库能力。 |
1、看高薪就业数据，如果有很多的学员参加学习，如果有很高的就业数据，那就是靠谱的机构。如果只宣传讲师多牛，不宣传就业信息，那么需要认真考虑。讲师非常牛，不代表毕业的学员会同样牛。
2、看后续服务，行业技术更新非常快，现在的单位经常加班，累的要死要活，根本没时间去学习新技术。如果培训机构只关注培训一门技术收一笔钱的话，对学员长期发展不利。如果在培训机构，缴费学了这门技术，在授课途中能够捎带讲解一些别的技术问题的话，那就太好了。
大数据分析与可视化。在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。
班主任、助教老师全程1对1解答学习中遇到的问题，不用担心问题越积越多。
完善的就业体系，合作企业定向人才输送，部分学员未毕业已被企业定制录用。
课程由机构联合多个合作企业打造，直击企业需求，毕业即可胜任相关工作。
根据学员需求，开通了不同授课方式，你既可以选择线上授课，也可以选择线下授课。
成立：2011年
沈阳IT大数据培训课程大纲
课程背景：
随着数字化时代的到来，数据成为企业运营的重要资产。大数据技术的应用已渗透到企业各个方面，对从业人员的技能水平提出了更高要求。沈阳IT大数据培训课程旨在帮助从业人员系统性地学习和掌握大数据技术，提升自身技能，适应企业发展需求。
课程特色
1. 全方位的课程设置，包括大数据概述、数据分析、数据挖掘、数据可视化等模块，覆盖大数据技术的全过程。
2. 实践与理论相结合，让学员既可以理解大数据技术的知识体系，又能够熟练掌握实际操作。
3. 由业界资深从业人员授课，将实践经验与理论知识结合起来，提升学员职业竞争力。
4. 教学方式多样化，包括课堂讲授、案例分析、实验操作、项目实践等，满足不同学员的学习需求。
5. 配套的学习资源齐全，包括教材、视频、资料等，可供学员随时学习。
课程目标
1. 系统掌握大数据技术的相关知识，了解大数据技术的发展趋势。
2. 掌握大数据分析与挖掘的基本方法和技巧，能够进行数据预处理、数据建模、分析和可视化等工作。
3. 能够运用大数据技术解决实际问题，提升数据分析能力和数据驱动决策的能力。
4. 熟练掌握大数据处理平台和相关工具的使用，包括Hadoop、Spark、Python等。
5. 提升个人职业竞争力，满足企业对人才的需求。
学习对象
1. 从事大数据处理、分析等相关工作的从业人员。
2. 具备一定编程基础和数据分析能力的学生和工程师。
3. 有志于从事大数据相关领域工作的人员。
课程内容
1. 大数据概述
2. 数据分析方法
3. 数据挖掘技术
4. 数据可视化与探索
5. 大数据处理平台Hadoop
6. 大数据处理框架Spark
7. 大数据计算工具Python
8. 项目实践
学习时长
本课程共计72学时，分为教学期和实践期两个阶段。教学期为40学时，实践期为32学时。
收费范围
具体收费标准请到校咨询或联系在线客服。
学习收获
通过本课程学习，学员将深入了解大数据技术领域的发展趋势和应用现状，系统掌握大数据分析和数据挖掘的方法与技巧，熟练使用大数据处理平台和计算工具，能够运用大数据技术解决实际问题，提升个人技能和职业竞争力。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服，预约免费体验课。我们期待与您一起探索大数据世界的魅力。
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