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大数据如何应用？如何去分析？
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大数据分析的常用方法有哪些？
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大数据前景如何？值得学习吗？
武汉北大青鸟大数据课程
更高质量的课程体系，给你更高薪的未来
| 学习阶段 | 主讲内容 |
| 一、JavaEE | Java基础、Java 特性、MYSQL、Java web、SSMLinux编程 |
| 二、Hadoop | ELK、HDFS、HBase、Sqoop、MapReduce、Hive |
| 三、Spark | Spark机器学习、Spark SQL、Spark Core、Spark GraphX、Scala编程 |
| 四、Python | Python编程、Python数据爬取、Python数据采集/整理与清洗、Python机器学习、PySpark |
| 五、项目实战 | 用户兴趣取向预测、股票流数据实时分析、教育平台大数据分析、在线教育全文检索平台 |
| 六、阿里云平台 | 阿里云平台概述、实验环境搭建、阿里云项目训练 |
| 七、集群管理 | 提升系统的高可靠性、提升系统的安全性-认证、授权（Authorization）及审计（Auditing）、数据保护 |
| 八、CC服务 | 技术专题深入学习、面试与工作经验指导、试用期/转正期/跳槽期技术支持、实际工作问题解决方案、职业发展规划 |
全体数据——在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制。大数据具有混杂性——研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求准确度;之前需要分析的数据很少，所以我们需要尽可能准确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对准确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的准确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
课程适合有哪些人？
适合人群广泛，与其观望不如实战
在校计算机专业的大学生；有本科以上学历
社会再就业大学生；有兴趣从事大数据开发
在北大青鸟学习你能获得什么？
我们靠什么自信获得您的认可？
项目库
全真训练
CC服务
超全项目库，主流市场享你所想： 全真的大数据项目池，不断更新，让学员快速拥有真正开发的经验。
全真训练，打造真实云环境： 采用企业真实大数据开发部署环境 让学员掌握真正的大数据开发部署真实云环境+丰富的实验项目+全生命周期数据开发+支持数据平台+全智能化体验=一站式大数据智能云研发平台。
CC服务(Career Care) 持续服务学员的未来：面试应聘不是终点 核心技术才是目标。我们做的不仅仅是让学员入职，而是能够让学员顺利渡过试用期，并能够成为企业骨干。
过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。未来大数据技术将会沿着工具平台云化部署、多业务场景统一处理、专有高性能硬件适配几个方面进行突破。目前大数据技术工具的主要应用模式为应用企业在自建机房内独立部署，其存在资源浪费、弹性能力不足、管理复杂等缺点，这些缺陷可以通过基于云计算技术的云化部署方案解决，助力大数据技术工具的快速落地和应用；同时大数据技术工具主要瞄准的是分析型业务场景，但随着电子商务以及智能终端的爆发性发展，转账、计费等事务型业务场景也需要大数据处理能力，所以未来的多业务场景统一处理技术将会得到充分发展
标杆级校区环境
用心做教育，打造优质学习环境
logo品牌
温馨咨询室
安静自习室
会议室
班主任介绍
学员指导室
成立：2016年
课程特色
1. 高端师资：融合业界专家和学者教授，打造最具实战和理论结合的课程。
2. 实践导向：基于项目案例和实际场景，让学员学以致用。
3. 定制化服务：根据学员不同学习需求，灵活选择课程，量身定制。
4. 全面覆盖：覆盖大数据技术发展历程、数据挖掘、数据分析与建模、机器学习、深度学习等方向，让学员广泛掌握大数据行业的核心知识。
课程目标
1. 帮助学员了解大数据行业的发展状况和趋势。
2. 让学员掌握大数据技术的基础知识和核心技能。
3. 提高学员的职业竞争力和薪资水平。
4. 为学员提供实践机会，帮助学员在实践中提高工作能力和经验。
学习对象
1. 企业人事部门负责人，需要了解大数据人才市场状况和人才培养方向的学员。
2. 企业大数据从业者，需要掌握大数据核心技能和业务应用的学员。
3. 数据分析师、数据工程师、数据挖掘工程师等相关岗位从业人员。
4. 大数据领域的从业者，希望提高自身技能水平和职业竞争力的学员。
课程内容
1. 大数据概述：介绍大数据发展历程、现状和趋势。
2. 数据分析与建模：掌握数据获取、清洗、预处理、分析和建模的方法和技巧。
3. 机器学习：了解机器学习算法原理、应用和实践。
4. 深度学习：掌握深度学习算法原理和应用。
5. 大数据应用案例分析：通过案例分析，了解大数据技术在实际场景中的应用及解决方案。
学习时长
本课程总计80学时，其中理论课程60学时，实践课程20学时。
收费范围
收费范围根据不同学员需求而定，可联系在线客服或到校咨询获取具体收费标准。
学习收获
通过学习武汉大数据培训课程，学员可以掌握大数据行业的核心技能和应用方向，了解大数据技术和行业发展状况，提高职业素质和竞争力，在职场中快速成长和发展。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。有兴趣的学员可以直接联系在线客服，预约免费体验课程，了解更多课程细节和服务，以便更好地选择、学习和应用大数据知识和技能。
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