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| 课程名称 | 教学内容 |
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JavaSE 阶段 |
Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门例子。关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。 |
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面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this 关键字、代码块。面向对象的特征（封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制 |
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object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。Io、线程、套接字。 |
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反射、注解、断言。jm内存大小调节、常见回收机制。接口中的默认方法、Lambda表达式，函数式接口、时间包。版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。 |
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JavaWeb 阶段 |
XML、HTML/Css、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式JSTL标签库 |
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MVC 设计模式 / 三层架构、过滤器 / 监听器、JavaWeb 高阶开发技术、数据库高阶开发技术、EasyMall 项目开发 |
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JavaEE 框架阶段 |
Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目 |
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大数据互联网架构阶段 |
Linux、云平台使用、Redis 与 SpringBoot整合、Mycat 与 SpringBoot整合、Rabbitmq与SpringBoot整合、lucene、ElasticSearch与SpringBoot整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合 |
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大数据框架阶段 |
大数据 java 加强、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra 项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、介绍系统项目 |
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Python 语言及爬虫、数据可视化、统计学基础、R 语言基础、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM 模型、介绍系统模型 |
选择大数据课程，学不会怎么办？
想学一门技术不知道选什么课程？
达内教育的大数据班学费多少钱？
从事大数据开发要学习一门编程语言，那么为什么偏偏是Java呢？首先是因为，Java是目前较为广泛使用的编程语言，它功能强大却易用。另外，Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。较重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。综上所述，特别适合做大数据的开发语言。
达内配备ucloud云服务器，提供互联网大数据开发部署环境
注重项目、注重技能，让所学知识能够合理运用，助学员获得工作经验
每个项目对应一个阶段知识点，从基础到进阶层层深入，对接企业工作流程
一个好的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是有价值的，如何快速找到每个业务核心的需求。”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据师；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。
成立：2014年
上海大数据培训机构
- 了解课程背景
上海是中国的重要中心城市，大数据技术的应用也越来越普遍。因此，上海出现了许多大数据培训机构，为想要学习大数据技能的人提供了有用的帮助。本文将介绍一所知名的上海大数据培训机构，并详细解释其课程特点和收费范围，以帮助那些希望扩大大数据技术技能的人选择适合自己的机构。
课程特色
- 具体列举
该培训机构有一些独特的特点，例如：
1.学生将使用新的工具和技术，这些工具和技术在大数据领域内非常流行。
2.该培训机构的讲师都是资深的数据科学家，他们都有很多实际的工作经验。
3.学生们将在实际项目中使用他们所学的技能，这将允许他们实际运用技术来解决现实问题。
课程目标
- 具体列举
课程的主要目标是让学生掌握大数据技术，并能在实际工作中应用这些技能。为了实现这个目标，学生将学会以下技能：
1.收集和分析大规模数据集
2.使用Hadoop和Spark这样的开源数据分析工具进行数据处理
3.使用机器学习和深度学习技术解决复杂的业务问题
学习对象
- 具体列举
课程适合以下人群：
1.有一定的编程基础和对数据科学有兴趣的学生
2.想要扩大自己数据科学技能的数据分析师或数据工程师
3.想要将大数据技能应用到实际工作中的业务人员
课程内容
- 具体列举
该课程包括以下内容:
1.大数据基础知识
2.大数据软件工具
3.数据分析和数据挖掘技术
4.机器学习和深度学习技术
学习时长和收费范围
- 具体列举
该课程的学习时长为3个月，价格从10000元到20000元不等，具体收费要根据学生的情况确定。
学习收获
- 总结回顾
该培训机构的课程旨在帮助学生掌握大数据技能，为他们在现实生活和工作中解决实际问题打下坚实的基础。通过学习该课程，学生将获得一系列的技能，从而扩大自己的工作机会和职业前景。而且，学生还会结交同行业友人，为以后的合作和分享打下坚实的基础。
结语
- 最后提示
在选择上海的大数据培训机构时，请仔细考虑自己的需求，选择适合自己的课程。以上介绍的信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。您可以联系该机构的在线客服，预约免费体验课程，了解更多信息和帮助。
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