上课方式

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招生对象

刚刚毕业就面临失业，想学一门技能，增加就业机会的应届毕业生

课程目标

了解大数据业内最新发展趋势，深入掌握Hadoop的原理，Hadoop生态系统

课程详情

授课机构

教学点

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学员评论

达内为想学习大数据的学员们开设专业的大数据开发课程，采用小班授课的模式，教学更加灵活，课程将从零基础开始讲起，完善的大数据课程规划，精细的课程教学内容，将帮助考生完成蜕变，帮助考生掌握大数据开发相关内容。

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

热门班型，满足不同学员需求

零基础全日制班 icon
适合对互联网感兴趣，想提高收入的小白
精英全日制班 icon
从事互联网行业，想提升自己技能的上班族
岗前实训班 icon
企业培训机会，提升自己工作技能
周六日班 icon
有工作的上班族，想多学一门技能

大数据需具备哪些技术

1、精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先。
2、熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先。
3、熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL(talend、kettle、ogg等)转化开源工具者优先。

了解大数据生态圈

数据收集层
数据存储层
数据处理层
数据缓冲层
智能分析层
数据展现层

大数据工程师介绍

大数据工程师主要是，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。找出过去事件：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。找出过去事件的特征，较大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。经过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。预测未来可能发生的事情：经过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。找出优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以经过数据分析来达到不同的目的。

达内师资，经验教学

大数据老师，经验丰富