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Big data learning questions
大数据应用在哪些领域？
大数据的就业前景如何？
大数据难学吗？零基础能学会吗？
1、一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是从来没有的。
2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。
Content of big data training course
| 学习阶段 | 课程大纲 |
| 第一阶段 | HTML、扩展XHTML的使用、CSS样式表、DIV+CSS布局、盒子模型等 |
| 第二阶段 | Java编程语言、Java基础语法、流程控制语句、Java数组、类的成员之代码块、静态代码块与非静态代码块、一维数组与多维数组、数组的常见算法分析、操作数组的工具类Arrays等 |
| 第三阶段 | 面向对象和面向过程的理解、类和对象的创建与使用、封装、JavaBean、继承、多态、高级类特性、抽象类(abstract)，接口(interface)、常见设计模式、代理模式(Proxy)、内部类、匿名内部类等 |
| 第四阶段 | 集合框架、泛型、File类、IO流、java进程和线程、java同步操作synchronized、死锁问题、线程间通讯、Mysql管理和连接、多条件查找、数据库的事务处理、SQLz注入的防御等 |
| 第五阶段 | Javascript精讲、Servlet HTTP、JavaWeb开发环境的配置与使用、Servlet API调用、Servlet HttpServlet、Servlet生命周期、HttpServletRequest等 |
| 第六阶段 | mybatis的架构、springIoc容器装配Bean(xml配置方式)、AOP的底层实现、Spring的事务管理、MyBatis和Spring整合工程结构、SpringMVC框架使用、Hibernate框架、Hibernate体系结构和核心API、Struts框架等 |
| 第七阶段 | Linux运维、JVM调优、Java并发技术、Redis、MongoDB、Mysql进阶、Mycat、Docker、Zookeeper、Dubbo、SpringCloud、爬虫搜索、爬虫框架、Hdoop、HDFS、MapReduce等 |
| 第八阶段 | Hive原理和框架搭建、Hive命令、Hive常用函数、Hive编辑实践、Sqoop数据传输、Hbase原理和框架搭建、Hbase命令使用、Flume日志数据采集聚合传输、Oozie、Azkaban、mapreduce、flume、azkaban、商品推荐的实现思路训练等 |
| 第九阶段 | Storm、Kafka、Scala、Akka、Spark等10Python初级基础知识、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络编程、界面编程、即时通讯系统等 |
Core advantages of big data course
强大的师资力量
强大的研发团队、豪华的面授资质阵容，学员在这里能够系统学习。高标准的理论知识体系，同时获得扎实、具操作性的职业实战技能。
3大证书
职坐标学员毕业将获得3大系统证书：人力资源与社会保障部国家开源认证、工业与信息产业部计算机等级认证和阿里云认证资格证书。
就业服务
职坐标与多家IT企业建立战略合作关系，享有大型IT企业岗位需求信息。企业招聘双选会，企业登门招聘，学员与企业面对面交流。
长期学习
走入职场后的职坐标学员，可以和老师交流分享工作经验，职坐标也会定期分享行业相关的重要资讯，达到一朝培训长期受益的效果。
一、计算机编码能力。实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中拾取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。
二、数学及统计学相关的背景。国内BAT为代表的大公司，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。
Good learning environment
成立：2008年
课程背景
随着大数据时代的到来，大数据相关职业的需求逐渐增加。教育培训机构纷纷推出诸如大数据分析、处理等相关课程。上海大数据师培训作为其中一家机构，致力于为学习者提供系统化、全面、深入的大数据师培训。
课程特色
1. 定制化课程：根据学员学习情况、就业方向、个人需求及企业需求开展课程，更具针对性；
2. 行业导师：课程导师均为从事多年大数据分析工作的专家，全程授课并提供指导；
3. 实战案例：通过大量实际业务案例展开授课，学员实际掌握业务分析技巧；
4. 就业指导：提供一对一的就业指导服务，助力学员顺利就业。
课程目标
1. 掌握大数据的基础理论知识，了解大数据领域的最新技术、趋势和方向；
2. 熟悉大数据技术栈，学习数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术和工具；
3. 能够独立进行大数据的数据清洗、预处理、特征工程、建模和结果验证等全流程工作；
4. 具备大数据分析师的专业素养和业务能力，能够为企业提供数据分析和挖掘服务。
学习对象
1. 热爱数据分析、数据挖掘的从业人员、学生等；
2. 想成为大数据分析师的求职者或准备转行的人士；
3. 企业管理者、决策者等。
课程内容
1. 大数据分析师基础知识：数据分析、数据预处理、特征工程、统计分析、建模调参等；
2. 大数据技术栈：Hadoop、Spark、Hive、Storm、Flink、Kafka等；
3. 大数据平台搭建与操作；
4. 数据可视化：Tableau、Power BI等；
5. 业务案例分析；
6. 求职指导。
学习时长
上海大数据师培训为期3个月，在每月工作日下午、周末上课，每周课程时间为16小时。
收费范围
具体收费标准请咨询上海大数据师培训官网或前往校区咨询。
学习收获
学员在课程结束后，将能够熟练掌握大数据分析的理论知识和实践技能，掌握大数据相关技能栈和工具，具备独立工作的能力和实践经验。他们还将获得以实际业务为导向的数据分析和挖掘能力，在企业中具有很强的竞争力。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。欢迎联系在线客服，预约免费体验课，了解更多信息。
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