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Frequently asked questions
没有开发经验能学大数据吗?
现在想转行大数据,可以吗?
现在学习大数据还有前途吗?
大数据(big data)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
Course system
大数据产业链逐渐形成:经过近些年的发展,大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链,包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用,众多企业开始参与到大数据产业链中,并形成了一定的产业规模,相信随着大数据的不断发展,相关产业规模会进一步扩大。产业互联网将推动大数据落地:当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡,产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业,可以说产业互联网的发展空间非常大,而大数据则是产业互联网发展的一个重要点,大数据能否落地到传统行业,关乎产业互联网的发展进程,所以在产业互联网阶段,大数据将逐渐落地,也必然落地。
Big Data Class
JavaSE |
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主题 |
主要内容 |
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 |
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 |
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 |
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 |
MySQL+JDBC |
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成立:2007年
课程背景
随着数据时代的到来,大数据技术已经成为人们关注的焦点。为了满足市场需求,许多北京地区的大数据学习机构纷纷涌现,以提供专业的师资力量、优秀的课程体系、优秀的教学设施、完整的学习服务为目标。
课程特色
1.专业的师资力量:教师团队均有在大数据领域从事多年的相关经验并持有行业认证。
2.权威的课程体系:课程涵盖大数据领域的SQL语言、Hadoop、NoSQL、Python、R等工具及技术。
3.强大的教学设施:采用高效的教学设备,可以直观地展现数据分析、处理、应用等过程。
4.完善的学习服务:提供学习资料、练习题、作业批改、错题集等服务,方便学员学习。
课程目标
1.了解大数据技术的发展背景与应用情况。
2.熟悉大数据处理的基础知识和基本工具。
3.掌握大数据存储、处理、分析、挖掘的相关技术。
4.了解大数据平台的构成及其在企业中的应用。
学习对象
本课程适合大数据初学者以及从事数据分析、处理、挖掘相关工作的从业人员,以及想要深入学习大数据技术领域的人群。
课程内容
1.大数据技术应用概述
2.SQL语言
3.Hadoop技术
4.NoSQL技术
5.Python编程技术
6.R编程技术
7.数据处理和分析
8.数据挖掘
9.大数据平台构建
学习时长
课程时长包括正式课程和实践课程。正式课程为60小时,实践课程为20小时。
收费范围
学习费用根据不同的课程种类和收费标准而异,价格在2000元到8000元之间。
学习收获
经过北京大数据学习机构的学习,学员将加深对大数据技术的理解和掌握各种大数据处理和分析技术,熟练掌握相关工具和技能。职业转型学习者可增强竞争力,提升自我价值。
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。我们的目标是培养行业所需的大数据人才,让学员在课程中深入了解大数据技术,提高自己的个人技能,让自己在职场上更具竞争力。
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