上课方式

面授

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招生对象

经济，医学，生物研究等院科研人员

课程目标

从入门到精通

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学员评论

大数据课程，适合作为学习进修、求职转行、在职提升等各类人群，以及有志于进入IT软件行业发展的人群学习，拥有专业的师资团队，能够针对学员自身学习能力制定专属提升方案，让学员能够掌握大数据开发技术。采用实践与理论相结合教学模式，帮助学员掌握大数据开发理论基础知识学习后，进行实践教学，由老师在一旁指点学员进行操作设计，提升学员各项能力。

上海达内大数据课程内容

课程名称	教学内容
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。
	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
	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。
	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。
JavaWeb 阶段	XML、HTML/Css、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式JSTL标签库
JavaWeb 阶段	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
JavaEE 框架阶段	Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目
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
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
大数据框架阶段	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

你还在担心以下问题？

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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？

大数据需要学什么编程语言

R叫做“统计人员为统计人员开发的一种语言”。大家如果需要计算深奥的统计模型，可能会在CRAN上找到它。说到用于分析和标绘，没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能，那可以使用SparkR绑定，在R上运行Spark。然而，如果你不是数据科学家，之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番调整，才能使用R来快速处理。即使R很适合数据分析的工作，但它并不就擅长一般用途。你可以用R构建模型，但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python，才能用于生产环境。

完善的课程体系，提高学习动力

微课程 icon
将课程主题打散，将知识点细化，由一个主题分出几个一级标题，再由一级标题分出二级标题，形成树状结构，做到内容上的"微化"
反复学习 icon
学员可任意时间内查看所有知识内容及举例演示时的每一个详细步骤，便于课前预习和课后复习；课后，学员可反复收看当日视频。
阶段评估 icon
学员可以相互交流和讨论，在针对性的考察拆分后的微知识点并形成成绩分析报告，准确测量学生对微知识点掌握的不足，从而充分提高。
及时答疑 icon
学员可以在任意时间相互交流，讲师和项目经理会及时解答学员的问题，而且学员可在TTS电子讲义撰写笔记，便于日后整理和回顾。

大数据工程师介绍

分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时重要的三大任务。以这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。大数据工程师一个很重要的工作，就是经过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。

达内教育机构介绍