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在达内学大数据课程学习有什么优势？
刚大学毕业？面临转行？期望稳定发展？
没有IT行业学习的基础，学不会怎么办？
自己看视频能不能学会大数据？怎么学？
一是学习mysql：我们学习了大数据处理，然后学习了mysql数据库处理小数据的工具，因为现在还在使用mysql，mysql需要掌握多少层那？您可以在Linux上安装、运行它，配置简单的权限、修改root密码、创建数据库。在这里，我们主要学习SQL的语法，因为hive的语法非常类似于此。二是学习sqoop：此文件用于从Mysql导入数据到Hadoop。同样的，您也可以不用它，直接将Mysql数据表导出为文件放入HDFS，当然，在生产环境中使用Mysql时也要小心。
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
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
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
| 阶段 | 教学内容 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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 |
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JavaEE框架阶段 |
Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目 |
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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 |
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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 |
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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 |
Java大数据实战讲师，主讲JavaWEB、大数据基础、大数据项目等课程，授课认真、详尽、富有激情而不失幽默，思路清晰，擅长以启发式教育引导学员。
Java大数据实战讲师，擅长J2SE、J2EE技术体系，语言风趣幽默，知识点讲解到位详细，理论与实际项目相结合，让学员在开心的氛围中学习到软件开发的精髓。
成立：2002年
课程背景
在当前数字化和信息化的时代，数据正日益成为企业决策和业务发展的重要依据。因此，大数据技术的应用需求也越来越大，并迅速发展。为了满足市场对于大数据技术人才的需求，南昌大数据培训（实战班）应运而生。
课程特色
1.实战性强：本课程采用以案例为基础的实战教学模式，让学员通过掌握相关工具和技术，深入理解大数据的应用场景和实际业务问题。
2.行业导向：本课程结合行业需求和趋势，围绕大数据开发、分析、应用等方面，提供全面系统的课程体系。
3.讲师授课：本课程汇聚业内专家及从业人员，结合自身工作经验和理论研究，为学员提供全面的教学和教学支持。
课程目标
1.理论实践并重：让学员掌握大数据开发相关知识和技能，熟悉大数据应用场景和实战操作。
2.培养实际工作能力：让学员在本课程学习后能够独立分析和处理大数据业务问题。
3.提高求职竞争力：让学员具备大数据相关职业技能和能力，有望进入相关行业或企业。
学习对象
1.有计算机相关背景或编程能力的人员；
2.有数据分析、挖掘等相关工作经验，并希望深入学习大数据技术的人员；
3.希望开展大数据相关工作并提高自身职业技能的人员。
课程内容
1.大数据常用工具和技术：如Hadoop、Spark、Hive、Flume、Kafka等常用开源工具和技术；
2.大数据存储和处理：如HDFS，HBase、MapReduce等大数据存储与处理相关技术；
3.大数据应用方向：如商业分析、金融分析、数据挖掘、安全等大数据应用方向；
4.大数据可视化和分析：如Tableau、Power BI等大数据可视化的工具和技术；
5.大数据应用案例分析：包括电商、金融、实时数据处理、大数据挖掘等常见领域的应用案例。
学习时长
本课程总学习时长为3个月，其中包括面授课程、项目实践、课后指导等学习内容。
收费范围
本课程收费范围为38000元至48000元，根据不同的优惠活动和学员情况，具体教学费用请以学校提供的相关信息和咨询为准。
学习收获
通过本课程的学习，学员不仅能够深入了解和掌握大数据的相关知识和技术，同时可以熟悉大数据的应用场景和实际业务问题。此外，学员还能够提升自身职业技能和市场竞争能力，有助于在大数据领域中有更多的发展和前景。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。如果您有相关的教育需求和咨询问题，可以联系我们的在线客服，或预约免费体验课程，了解更多相同内容。南昌大数据培训（实战班）期待着您的到来。
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