广州北大青鸟是落实“发展高科技,实现产业化”战略而创办的计算机软件培训机构。经过多年的发展,北大青鸟已成为国内IT培训行业的佼佼者。广州北大青鸟依托集团和北大青鸟总部学术和教育资源,为社会学子提供教学服务,教学采用"课程难度曲线控制"课程体系,模式丰富,理论课堂和项目实践双管齐下。在教学过程中,每个学习阶段都有技能测评,帮助学生稳扎稳打学好技术。
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广州北大青鸟大数据课程
学习阶段 | 学习模块 | 学习内容 |
预科阶段 | 编程准备 | 计算机硬件、计算机组成原理、计算机软件知识、计算机网络知识、常用网络应用操作、计算机病毒、逻辑训练 |
JAVA基础阶段 | Java基础入门 | 开发环境、反编译、数据类型、运算符、选择结构、循环结构、多重循环、程序调试、一维数组、排序算法、二维数组等 |
Java面向对象 | 类与对象、类的方法、构造方法、方法重载、封装、继承、多态、方法重写、Object、 抽象类、接口、异常等 | |
Java高级API | 集合框架、泛型、包装类、装箱、拆箱、字符串处理、IO、序列化、多线程、网络编程、XML、DOM等 | |
Web编程阶段 | 网页基础 | HTML、DIV、CSS、表单、盒子模型、浮动、定位、JavaScript等 |
MySQL数据库 | IySQL安装、创建数据库和表、数据管理、查询数据、SQL、事务、索引、数据库恢复、备份 | |
Java Web开发 | 搭建环境、JSP、表单提交、Sessi on、Cookie、JDBC、JavaBean、 Service、 动作标签、第三方控件、分页、EL与JSTL、Servlet、 过滤器、监听器、MVC等 | |
框架编程阶段 | Spring框架 | IOC、AOP、任务调度、依赖注入、生命周期、继承机制、写作能力 |
SringMVC框架 | 注解驱动、控制器、数据效验、视图及视图解析、文件上传、本地化解析、静态资源处理、请求拦截器、异常处理 | |
MyBatis框架 | 配置详解、接口实现、工具类、QQZone | |
SSM项目实战 | 传统企业项目;互联网企业项目 | |
Hadoop开发 | Linux开发 | 虚拟机、Linux操作命令、文件、进程 |
Hadoop入门 | 搭建环境、HDFS、MapReduce、HBase、Zookeeper | |
求职面试阶段 | 求职面试 | 穿着礼仪、电话礼仪、简历撰写、面试技巧 |
基础知识。基础知识包含数学、线性代数、统计学等,这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者,学习描述统计相关的内容和公式即可,再进一步就需要掌握统计算法,甚至是机器学习算法,对于算法相关的工作,则要对高数进行深入学习。 业务/行业/商业知识,脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的,没有行业背景的技术如空中楼阁,所以不要走入这个死胡同,要想成为一个合格的大数据分析师, 首先要对业务了如指掌,在熟悉业务后,再去获取你需要的数据,通过你的数据分析能力,对数据进行分析,制定相应的方案。
你可能会关心的问题
大数据的主要学习哪些课程?
大数据学习路线要如何规划?
学大数据开发需要注意什么?
选择北大青鸟,值得信赖
广州北大青鸟是落实“发展高科技,实现产业化”战略而创办的计算机软件培训机构。经过多年的发展,北大青鸟已成为国内IT培训行业的佼佼者。广州北大青鸟依托集团和北大青鸟总部学术和教育资源,为社会学子提供教学服务,教学采用"课程难度曲线控制"课程体系,模式丰富,理论课堂和项目实践双管齐下。在教学过程中,每个学习阶段都有技能测评,帮助学生稳扎稳打学好技术。
1、学习java:只要了解一些基本知识,不需要用很深的Java技术来做大数据,学习javaSE等于学习大数据基础。
2、学习Linux:因为与大数据有关的软件都在Linux上运行,所以Linux要学扎实一点,学好Linux对你快速掌握与大数据有关的技术,能让你更好地了解hadoop,hive,hbase,spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少走很多弯路,学会shell可以更轻松地理解和配置大数据集群。同时也可以让你更快地了解到未来大数据技术的发展。
环境舒心,学习更EASY!
成立:2016年
课程特色
1.专业:由一线大数据企业高管和技术专家组成的教学团队,全面提升学员专业技能和实践经验。
2.实战:以实际案例为基础,结合行业、企业特定应用场景,培养学员解决实际问题的能力。
3.定制:针对学员的需求和时间安排,提供具体的课程内容和培训计划。
课程目标
1.掌握大数据所需技能:基础数学算法、分布式系统、数据挖掘模型等。
2.了解大数据技术应用:商业智能分析、云计算平台、智能推荐系统等。
3.提升实战能力:结合实际案例,增强学员解决实际问题的能力。
学习对象
1.从事大数据相关工作的从业者。
2.希望从事大数据行业的学生或毕业生。
3.对大数据技术感兴趣,希望扩展知识的人群。
课程内容
1.大数据基础:Hadoop生态圈、云计算平台、分布式存储等。
2.数据挖掘与分析:机器学习、数据挖掘算法、模型评估等。
3.商业智能分析:BI概念、数据可视化、决策支持系统等。
4.大数据应用实战:智能推荐系统、大数据平台实施、安全与隐私等。
学习时长
课程分为基础课程和实战课程两个部分,基础课程为60小时,实战课程为40小时。
收费范围
费用根据不同的课程和学员的需求而定,详细信息请到校咨询。
学习收获
通过学习,学员能够深入理解大数据技术和应用,掌握相关技能,提升实战能力,为以后在大数据行业的发展奠定坚实的基础。
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。如需了解更多详情或报名课程,请及时联系我们。
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