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企业数据管理。企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。
数据安全研究。数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
数据科学研究。数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。
Frequently asked questions
大数据分析师的前景如何？
大数据分析师怎么报考的？
大数据需要掌握哪些技能？
演讲技巧。许多大数据分析师可以通过在线点击按钮与广大屏幕前的观众进行数字化分享。但是，有些情况下，你需要亲自向现场观众展示你的数据分析见解。因此，磨练演讲的技能非常重要，这样才能以优雅的方式有效地分享你的发现。你需要以清晰的结构、富有逻辑顺序的内容传达，为你的分享设定正确的基调。同时要有重难点地进行展示，并了解如何在交互式仪表板中直观地为受众导航。一个非常有价值的方法是，先不要把你的答案局限于那些在你的分析中很明显可以看到的问题，而是要预测潜在的后续问题。这又回到前面说的了解和理解业务和利益相关者。了解他们对什么感兴趣，理清他们现在的优先事项和当中的关系。在每次答疑时针对每一个可能提出的问题给出答案。
Target Group
Big Data Class
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JavaSE |
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主题 |
主要内容 |
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Java基础语法 |
计算机理论介绍、编程基础—进制分类,进制转换等、JDK的安装与环境变量的配置、注释、数据类型、标识符、变量和常量、转义字符、数据类型转换、常用运算符、分支流程控制-if、分支流程控制-switch、循环流程控制-while、循环流程控制-for、方法的定义与调用、方法的参数与返回值、方法的重载、方法的递归、数组的定义与元素访问、数组的内存分析、数组的常见操作、数组排序 |
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Java面向对象 |
面向对象与面向过程、类的设计、对象的实例化、对象的内存分析、类中成员的访问、类是一种自定义的类型、this关键字、包(package)的创建与使用、构造方法、private关键字与属性封装、单例设计模式、继承基本的概念、继承中的特点、继承中的构造方法、方法的重写、final关键字、super关键字的使用、Object类、对象的转型、instanceof关键字、抽象类与抽象方法、接口 |
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常用类、异常、集合 |
Lambda表达式、内部类、包装类型、常用类Random、Date、SimpleDateFormat、Calendar、枚举、异常定义、常用结构、finally关键的应用、自定义异常、String类常用方法、StringBuffer/StringBuilder的常用方法、正则表达式、集合框架Collection、集合中元素排序、Collections工具类、泛型、集合框架Map、HashMap集合、TreeMap集合、可变参数、Arrays工具类、基本数据结构 |
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Java多线程和IO |
多线程概念、并发与并行、创建线程的方式、线程常用方法、线程生命周期、临界资源问题、同步代码段synchronized关键字、同步方法synchronized关键字、lock和unlock、线程死锁、生产者消费者设计模式(一对一)、懒汉式单例设计模式中的线程安全问题、File常用方法、流的基础、流的分类、字节流、字符流、转换流、缓冲流、对象流、Properties文件操作、NIO和NIO.2（缓冲区、通道、Paths.get、Files）、Class类、Class获取对象的三种方式、Constructor构造方法、Field 属性、Method方法、反射实例 |
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MySQL+JDBC |
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成立：2007年
课程背景
随着大数据时代的到来，人才市场对大数据人才的需求量也越来越大，北京各大培训机构也纷纷推出大数据相关课程。那么，究竟哪家机构的大数据课程更值得选择呢？
课程特色
1. 实践性强：教师团队由多名经验丰富的从业者组成，课程注重实践操作，每个知识点都会有相应的实战项目来巩固学习成果。
2. 常规课程+实战案例：开设Python、Hadoop、Spark等常规课程，并按照实际数据分析项目开发流程设计课程项目，让学员在实际开发案例中掌握技能。
3. 课程特性定制化：个性化定制课程，课程内容针对企业需求定制，符合学生个性化需求，让学员实现职业技能升级。
课程目标
1. 熟练掌握大数据技术，能够开发大数据项目，为企业提供更好的数据分析服务。
2. 掌握数据处理软件和工具，提高数据分析的速度，提高分析结论的质量。
3. 学会使用大数据算法和机器学习模型，掌握数据挖掘和分析技巧。
学习对象
1. 有编程或数据分析基础的IT专业人士，希望进一步提高专业技能。
2. 刚刚毕业的计算机专业毕业生，希望快速成长为大数据工程师。
3. 需要从事数据分析相关行业的人员。
课程内容
1. Python编程：基础语法、数据结构、文件操作、爬虫、数据可视化等。
2. Hadoop大数据处理：HDFS、MapReduce、Hive、Hbase、Zookeeper、Flume、Kafka等。
3. Spark大数据计算：Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等。
4. 数据挖掘和分析：常用算法、统计学理论、数据清洗和特征工程、数据分析工具和库等。
学习时长、收费范围
学习时长根据课程设置不同而不同，一般为3个月到半年不等。收费范围约为1-2万元，根据不同课程设置具体收费标准会有所差异。
学习收获
1. 学员可以掌握大数据技术方面的知识，从而更好地进行数据分析处理，提供企业更好的数据服务。
2. 学员的编程能力可以得到很好的提升，也可以学习这方面的一些新的技术。
3. 学员可以在课程完成时得到相应的证书。这个证书可以用于更好的求职或升职等。
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。如果您对大数据课程感兴趣，在选择时切记要了解到对方的教学模式及对应的网络课程名目。
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