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遇到职场瓶颈人员：工作内容繁杂，升职加薪困难，随时有被裁员的风险，想突破瓶颈，进行能力提升或职业转型，在薪资和发展上更进一步
使所学更符合就业要求，达到企业实务标准，快速在大数据时代找准工作定位
| 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 |
没有大数据基础，学不会怎么办？
打算学大数据，想了解课程时间安排？
学习大数据技术，毕业后容易找工作吗？
想学一门实用技术，大数据难学吗？
1、Hadoop是分布式系统的基础框架，以一种可靠、可伸缩的方式进行数据处理。具有高可靠性、高扩展性、高容错性、底本钱等优点。用户可以在Hadoop上开发和运行处理海量数据。因此从事大数据相关工作Hadoop是要学的知识点。
2、Spark是专门为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。可以用它来完成各种各样的运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等等。
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。
每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、数据研究员、用户分析是等都是经常在公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。
成立：2014年
课程背景
随着大数据在各行各业的应用，人们对于大数据技能的需求也越来越旺盛。为了满足这种需求，上海的一些培训机构开始推出大数据培训课程，以提高人们在大数据领域的技能水平。
课程特色
1. 课程内容全面：该平台的大数据课程涵盖了大数据的基础知识、数据分析、数据挖掘、机器学习等多个方面，能够帮助学员全面掌握大数据相关技能。
2. 与实际应用紧密结合：课程内容贴近实际应用，通过项目实战进行学习，让学员在实践中掌握技能。
3. 专业师资力量：该平台的师资力量雄厚，授课老师均为相关领域的专业人士，具备丰富的教学经验。
课程目标
1. 提高学员大数据相关技能水平，让学员能够独立完成大数据分析、挖掘等任务。
2. 帮助学员掌握大数据工具的使用，例如Hadoop、Spark等常用工具。
3. 让学员了解大数据的应用现状以及未来发展趋势，拓宽学员视野。
学习对象
1. IT技术从业者及相关人员，例如软件工程师、数据分析师等。
2. 对大数据感兴趣的人士，例如学生、数据爱好者等。
课程内容
1. 大数据基础知识：介绍大数据的基本概念、技术体系以及相关工具的使用。
2. 数据分析：讲解数据分析的各种方法以及在大数据时代的应用。
3. 数据挖掘：讲解数据挖掘技术的基本原理以及在大数据时代的应用。
4. 机器学习：讲解机器学习的基本概念、算法以及在大数据时代的应用。
5. 大数据工具使用: 介绍大数据常用工具Hadoop、Spark等的使用方法。
学习时长
该平台的大数据课程时长根据不同课程而异，一般为10-20天左右。
收费范围
培训平台的大数据课程收费不等，根据课程时长、内容以及师资力量等因素而定。一般收费在5000-20000元之间。
学习收获
通过该平台的大数据课程，学员能够系统性地学习到相关技能，能够独立完成部分相关任务，提高个人职业能力和市场竞争力。
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。我们相信，在我们专业的指导下，您一定会收获满满。
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