北大青鸟职业教育隶属北大青鸟文教集团，拥有北大青鸟职业教育品牌及核心知识产权。公司以完善的标准化管理为依托，通过院校合作和特许加盟两大经营模式，实现了体系的规模化发展，并成为全球专业的职业教育产品提供商和服务商，得到了社会各界广泛的认可。以永不妥协的教育品质，致力于让广大学子成为受人尊重的专业人才。以匠心和探索精神，已为社会培养和输送几十万高质量技术技能型人才。
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大数据产业新趋势
数字生态。数字生态则是新的产业发展方向，是推动“互联网+”深入发展、促进数字经济加快增长的新动力。其具备价值循环体系、产业融合机制、社会协同平台这三大特征的新型经济单元。数字生态是数字经济的基本单元。大量异质性的企业，借助大数据等新兴技术，紧密的融合在一起，形成的共生、互生、乃至再生的价值循环体系，产生新的产业融合机制。与传统产业受时间、空间限制不同，数字经济体往往可以跨越地域、行业、系统、组织、层级形成广泛合作的社会协同平台。
Big data course content
| 课程版块 | 课程要点 | 课程目标 |
| Java编程基础 | Java Core、Java面向对象、MySQL | 能够完成基于面向对象思想JavaSE项目开发 |
| Java Web框架 | Java Web、Web前端、SSM/SSH框架、爱旅行电商项目 | 成为具备企业级项目开发经验的中级Java开发工程师 |
| 基于分布式微服务的互联网架构 | 微服实战：(Dubbox+Spring Boot+Docker)、基于Spring Cloud的、微服务分布式架构开发实战、双十一抢购秒杀项目、大觅网在线票务平台 |
成为中级Java分布式工程师、系统架构师 |
| 大数据核心技术 | Python爬虫+ELK+分析、Hadoop生态圈、Spark技术栈、构建离线数据分析平台、大数据系统管理与优化、实时流处理平台、用户交易欺诈分析项目、电子商务消费行为分析项目、舆情分析、用户兴趣推荐系统、股票实时预测系统、在线教育Spark大数据实时分析平台 | 学完本阶段，可以成为大数据开发工程师、大数据架构师、Hadoop开发工程师、Spark开发工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师、Python开发工程师、爬虫工程师 |
| 数据挖掘技术 |
R语言、SPSS/SAS、统计分析、机器学习、金融风险控制预测和结果分析项目、客户与产品关联分析及推荐系统
|
精通数据挖掘，成为企业抢手的数据分析师 |
Suitable for who to learn
各行业数据分析、数据挖掘从业人员
在校数学，计算机，统计等教师和学生
数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士
学大数据要掌握的技术
Linux命令。对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。真正的大数据工程师，linux命令是横着写很长，不是一句一句执行的，尤其是大数据工程师需要检测cpu、内存、网络IO等各种开销，就需要掌握各种命令。命令主要分为这几种，一是查看各种进程的相关信息，其中包括cpu或者内存等从高到底，或者是前十等等;二是排查故障，结合linux和java的各种命令快速定位到问题出现的关键地方;三是排除系统长时间使用过慢原因等。
Suitable for who to learn
北大青鸟职业教育隶属北大青鸟文教集团，拥有北大青鸟职业教育品牌及核心知识产权。公司以完善的标准化管理为依托，通过院校合作和特许加盟两大经营模式，实现了体系的规模化发展，并成为全球专业的职业教育产品提供商和服务商，得到了社会各界广泛的认可。以永不妥协的教育品质，致力于让广大学子成为受人尊重的专业人才。以匠心和探索精神，已为社会培养和输送几十万高质量技术技能型人才。
课程背景
随着互联网技术的高速发展，数据资源的积累与应用也日益增加。大数据是21世纪的重要发展领域之一，越来越多的企业和组织开始注重数据资源的开发和利用。因此，大数据产业带来了大量的就业机会，也成为求职者及职场人士重点关注的领域之一。
课程特色
1. 课程设置科学：课程内容包括了数据存储、数据预处理、数据挖掘、数据分析、数据可视化等多个方面，并为学生提供了实际案例分析的机会，帮助学习者更好的理解和掌握数据处理的方法和技巧；
2. 资深导师授课：本课程由资深数据专家和行业大咖授课，教学风格通俗易懂，讲解深入透彻，有利于增进学业提升；
3. 随时释疑解惑：一对一师生互动交流，让学生随时得到问题解答；
4. 就业推荐服务：学生将得到完善的就业推荐、面试技巧训练、职业咨询等服务。
课程目标
1. 培养大数据处理和分析的能力；
2. 增强数据存储和预处理的技能；
3. 帮助学习者在实际生产中解决传统数据处理和分析所遇到的问题；
4. 掌握大型数据架构实现及数据管理的技术；
5. 具备就业所需要的能力和技术，能够全面实践有效解决数据分析相关问题。
学习对象
本课程适合以下人群：
1. 从事数据处理、分析及管理工作，希望提升专业技能、增强竞争力，打造职业精英；
2. 热爱数据科学，想从事大数据产业相关工作的初学者；
3. 具备一定计算机及数据处理基础知识，希望深度学习大数据处理技术的学者。
课程内容
1. 数据存储和预处理；
2. 数据挖掘；
3. 数据分析；
4. 数据可视化；
5. 分析实例展示等。
学习时长
本课程为1个月，每周5天，每天6小时，在此时间段内学完所有课程。
收费范围
因费用受到教学地点、课程模式、教学质量和服务水平等一系列因素的影响，具体费用将以咨询时的实际回复为准。
学习收获
通过学习本课程，能够提升学生在大数据处理及分析领域的专业技能和实践经验，帮助学生更好的完成工作任务，提升竞争力。同时，还能够接触到不同行业和不同类型的数据，使学生具备更强的发掘数据价值和解决实际问题的能力，为可持续发展的职业奠定坚实的基础。
结语
以上是本院校大数据培训课程的一些特性和优势，期望能够解答您在学习方面的困惑。因教学费用可能会受到各个因素的关系，如需查询或预约，可以联系在线客服，或到校进行实际咨询，同时也可以免费预约体验课，感受课程的教学风格及课程内容的相关深度。
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