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招生对象

在校计算机专业大学生，本科以上学历；社会再就业大学生，有兴趣从事大数据开发；想了解机器学习、人工智能，想掌握大数据技术；想深入学习大数据技术，想从事机器学习工作

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（基础班），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。

大数据课程针对想要搞清楚大数据工作原理的学员，帮助学员通过实践与理论的结合，让学员系统学习hadoop、mapreduce和hbase等理论知识和hadoop生态环境，当然此课程也通过演示实际的大数据分析案例，使学员理解大数据分析的真实价值。在大数据学习过程中，掌握实际运用情况，获得进步和成长。

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大数据为什么要学JAVA

从事大数据开发必须要学习一门编程语言，那么为什么偏偏是Java呢？首先是因为，Java是目前较为广泛使用的编程语言，它功能强大却简单易用。另外，Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。比较重要的是，Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java，例如Apache的基于Java的HBase和Accumulo以及ElasticSearchas，因此学习Hadoop的一个首要条件，就是掌握Java语言编程。综上所述，特别适合做大数据的开发语言。

核心优势，更胜一筹

科学规划教学内容

达内教育坚持不断更新课程，实时挖掘企业需要人才类型，课程形式科学多样化，科学有针对性的“教”与“学”，能够帮助学员多方面提升职业技能和素养。

培训经验丰富

达内拥有丰富的培训经验，并建立了完整的大数据培训体系，能够让学员得到专业的大数据工程师的指导，并进行项目的实战，充分的学习到专业的大数据技能。

大数据应用领域

一是通过分析包含更多病患数据的大样本数据，预测模型和机器学习能发现之前未能发现的细微差别和模式。Optum实验室从EHRs中搜集30万病人的信息，为预测分析工具创建了一个庞大的数据库。这些工具将会帮助医生做出基于大数据信息的决策，从而改善病人的治疗。二是医疗机构正在通过持续性监控病人生命特征来提供更加具有主动性的治疗，各种监控数据能进行实时分析并及时发送警告给医疗服务提供者以便他们能及时了解病人病情的变化。通过机器学习算法进行实时分析能够帮助医生做出挽救性命的决策并且对一些病症进行有效干预。

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