上课方式

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招生对象

应届毕业生，想学一门有前景的技术的学员；对薪资不满，想提升个人能力的学员；零基础，学历低，想学大数据开发的学员

课程目标

0深入扎实的核心编码能力

课程详情

授课机构

教学点

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学员评论

南昌哪有大数据培训，达内教育有开设大数据培训课程，地址位于南昌西湖北京西路，周边交通便利，详询客服获取来校路线及预约体验课。

大数据课程适合于对大数据开发有浓厚兴趣的学员，通过学习，学员在专业老师的授课之下，能够掌握JAVA基础、WEB框架+分布式应用、Hadoop开发等技术，了解Java语言及Java技能体系，熟练掌握SSM/SSH框架技术进行垂直架构项目的开发，具备架构设计能力和大数据Hadoop相关基础知识，且并拥有多类型的项目经验，将来在就业时拥有足够多的工作经验而备受企业青睐。

您可能关心的问题？

现在学习大数据好吗？

不确定自己适不适合学大数据？

新手能学习大数据吗？怎么学？

学完大数据能找什么样的工作？

大数据需要什么基础吗

大数据涉及的内容综合性较强，范围也比较广，所以大数据培训的学习难度确实比较大。如果你具备一点Java基础，或是对于高等数学、统计学、线性代数等数学知识有一定的了解，又或是英语基础不错，在大数据培训中可以学习地更加游刃有余。如果你有计算机相关专业、数学专业以及统计学专业的背景，那么可以说，大数据学科就是为你量身打造的培训科目，在你开始学的时候，你的一只脚已经踏进大数据技术领域了。只要经过系统的大数据培训课程，必然会成为一名不错的大数据工程师。当然，这里说的数学、Java等基础只会让你的学习更加轻松。

核心优势，更胜一筹

教学优势

1
企业级讲师实战教学，有实战项目经验，讲师面对面授课，边讲边练，多渠道辅导
2
老师跟班答疑，定期直播串讲；采用机构内部自编课程教案、电子教材结合授课
3
24h练习，便于师生交流，提前体验云环境，为越来越普遍的趋势提前积累经验

大数据应用领域

医疗卫生领域每年都会产生海量的数据，一般的医疗机构每年会产生1TB-20TB的相关数据，个别大规模医院的年医疗数据甚至达到了PB级别。从数据种类上来看，医疗机构的数据不仅涉及服务结算数据和行政管理数据，还涉及大量复杂的门诊数据，包括门诊记录、住院记录、影像学记录、用药记录、手术记录、医保数据等，作为医疗患者的医疗档案，颗粒度极为细致。所以医疗数据无论从体量还是种类上来说都符合大数据特征，基于这些数据，可以有效辅助临床决策有效支撑临床方案。同时通过对疾病的流行病学分析，还可以对疾病危险进行分析和预警。

南昌达内大数据课程内容

阶段	教学内容
JavaSE阶段	Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门案例。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。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、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。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。
Java Web阶段	XML、HTML/Css、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式JSTL标签库、MVC 设计模式 / 三层架构、过滤器 / 监听器、JavaWeb 高级开发技术、数据库高级开发技术、EasyMall 项目开发
JavaEE框架阶段	Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目
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
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、推荐系统项目
大数据框架阶段	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、推荐系统模型