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想要学习Java大数据软件开发的学员；有意向学习java大数据的学员
从入门到精通成为大数据+数据分析高级工程师、全面掌握所学企业实用技能从入门到精通、全面掌握所学企业实战技能、入职国内外名企成就自我
数据分析师介绍
数据分析通过谈论数据来像他们的公司传递价值，用数据来回答问题，交流结果来帮助做商业决策。数据分析师的一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。取决于行业，数据分析师可能有不同的头衔（比如：商业分析师，商业智能分析师，业务/运营分析师，数据分析师）不管头衔是什么，数据分析师是一个能适应不同角色和团队的多面手以帮助别人做出更好的数据驱动的决策。
| 课程大纲 | 学习内容/核心 |
| Java基础 | Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析深刻理解面向对象思想，掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题，具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力，为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。 |
| JavaWeb网站开发 | HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN，能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发，并在真实生产环境下进行项目发布 |
| SSM/SSH框架 | MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库能够胜任垂直架构下的Java开发工作，熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。 |
| 基于分布式微服的互联网架构 | 分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作 |
| Python爬虫+ELK+分析 | Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。 |
| Hadoop生态圈 | HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase能够胜任：Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。 |
| Spark技术栈 | Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau；能够胜任：Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师 |
| 实时流处理平台 | Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts，能够胜任：大数据开发工程师、大数据架构师 |
| 机器学习 | Spark Mllib，能够胜任：大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师 |
如何选择大数据机构
看学费与学习周期，学费是很多人纠结的一个问题，毕竟上万，现在平均都快2万甚至更多，他也和培训周期是有关系的，有的机构半年，有的一年，有的可以达到2年，在这一点上需要我们综合去判断选哪一个好，哪个更合适自己，如果是想快速找工作，无疑短期培训是比较好的，如果年龄还小，想多掌握一些技术，打好底子，长期培训就是一个不错的选择。
南京北大青鸟老师
南京北大青鸟老师
随着大数据时代的到来，各行各业都需要掌握数据分析工具和技能。作为中国经济发展的重要城市，南京的大数据需求也越来越大。因此，为方便学习者获取大数据分析技能，南京设立了专门的大数据培训课程。
课程特色
1. 由资深行业专家亲自授课，确保学习者接受到权威的指导和实践经验。
2. 课程内容全面，包括大数据技术栈、数据挖掘、机器学习、人工智能等多方面内容，适应不同学习者的水平和需求。
3. 以项目为核心的教学，实践操作配合理论课程，使学习者能够在实际情况中掌握技能。
课程目标
1. 帮助学习者了解大数据基础理论，并能够熟练掌握大数据相关技能和工具使用。
2. 提高学习者的实际操作能力，使其能够独立完成大数据分析和挖掘工作。
3. 通过项目实战的学习方式，让学习者感受到真实工作场景中的大数据应用和实践。
学习对象
1. 有志于从事大数据相关岗位的人员。
2. 已经从事大数据相关工作但想提高自身专业水平的从业者。
3. 对大数据感兴趣，想通过学习掌握大数据技能的非从业者。
课程内容
1. 大数据基础概念和原理。
2. 大数据技术栈：Hadoop、Hive、Hbase、Spark等。
3. 数据挖掘和预测模型构建。
4. 机器学习算法和应用实践。
5. 人工智能在大数据领域的应用。
学习时长
根据不同学习者的水平和需求，课程时长可在1个月至3个月之间。
收费范围
学费根据不同课程内容和学习时长而定，价格在10000元至30000元之间。
学习收获
1. 掌握大数据相关技能，具备独立分析和挖掘数据的能力。
2. 了解大数据应用的最新趋势和发展方向，做好自我规划和职业发展。
3. 获得资深行业专家的实践经验和指导，提高自身商业素养和竞争力。
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，以了解详细课程内容和收费情况。我们期待着与你共同探索大数据技术的奥秘！
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