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Big data learning questions
大数据主要是干什么的？
大数据的就业方向有哪些？
大数据工程师要具备哪些能力？
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
1对1答疑 icon
班主任、助教老师全程1对1解答学习中遇到的问题，不用担心问题越积越多。
推荐就业 icon
完善的就业体系，合作企业定向人才输送，部分学员未毕业已被企业定制录用。
直击企业需求 icon
课程由职坐标联合多个合作企业打造，直击企业需求，让大家毕业即可胜任相关工作。
线上线下授课 icon
根据学员需求，开通了不同授课方式，你既可以选择线上授课，也可以选择线下授课。
1. SSM。SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
2.Kafka。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来结合线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！
Good learning environment
成立：2008年
课程背景
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始关注大数据的应用，需要专业的数据分析人员。为了满足市场对大数据人才的需求，上海市出现了许多大数据培训机构。而本机构旨在为学员提供一系列的大数据技能培训，助力学员成为具有竞争力的专业人才。
课程特色
1.个性化学习：本机构提供以学员为中心，量身定制的专业大数据课程，根据学员的背景和学习目标，进行专业化的课程设计。
2.实战为主：课程注重实际操作能力的培养，通过真实的案例分析，帮助学员真正了解数据分析领域中的案例分析和应用场景。
3.深入浅出：课程内容简洁易懂，融入了许多实际应用案例，帮助学员更好地理解理论知识。
课程目标
1.提高学员对大数据的认知，以及对其整体应用架构的了解。
2.掌握使用常见的数据分析工具、主流分析方法，能够熟练的处理数据分析工作。
3.了解数据分析的实际应用场景，比如金融、医疗和社交网络等领域，掌握将理论应用到实际场景中的技巧。
4.学习高效数据可视化的技巧和方法，提高数据分析结果的可视化程度。
学习对象
1.各个行业的数学、计算机等专业人才，特别是大数据领域从业者。
2.普通大学生或者已工作的非专业人士，希望转行成为大数据专业人才。
3.企业拥有大量数据的管理者，希望提高自身的数据分析能力。
课程内容
1.大数据概论
2.SQL语言基础
3.统计学
4.大数据分析基础
5.机器学习
6.数据挖掘
7.大数据可视化
学习时长和收费范围
学习时长为3-6个月不等，收费范围为3000-6000元不等，根据不同课程和学习模式可能会有所不同，具体以到校咨询为准。
学习收获
学员可以掌握大数据的基础知识、分析方法和应用技巧，能够进行大数据相关的数据采集、分析、可视化和应用等工作。同时，学员可以通过培训机构提供的相关证书表明其具有大数据相关能力。
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。如果您想要成为大数据领域的专业人才，欢迎来我们的机构学习，我们会为您提供全方位的教学辅导。
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