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课程体系更全；完整的企业化运作为教学内容，为学生提供实质性服务！
实训项目多，涉及面广，更能锻炼学生的动手能力和将来的项目适应能力。
企业级项目经理讲师面对面亲授；讲师+助教+班主任+就业老师四位一体。
数据分析师介绍
一个高效的数据分析师能够在商业决策的时候摒弃臆想和猜测，并且帮助整个组织快速成长。数据分析师必须是一个横跨在不同团队中的有效桥梁。通过分析新的数据，综合不同的报告，翻译整体的产出。反过来，这也能帮助组织对于自身的发展时刻保持警觉。公司的不同需求决定了数据分析师的技能要求，但是下面这些应该是通用的：清洗和组织未加工的数据；使用描述性统计来得到数据的全局视图；分析在数据中发现的有趣趋势;创建数据可视化和仪表盘来帮助公司解读说明和使用数据做决策；呈现针对商业客户或者内部团队的科学分析的结果。数据分析师对公司科技和分科技的两面都带来了重大的价值。不管是进行探索性的分析还是解读经营状况的仪表盘。分析师都促进了团队之间更紧密的连接。
| 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 |
0基础入门，会基本计算机操作的都可以学，计算机相关专业的更优。
适合有一定文化水平，对大数据有浓厚兴趣和有工作需求的学员。
刚毕业、工资低、想转行，渴望获得一份更好的高薪工作的人员。
已经进入大数据行业，同时对一些前沿性问题存有少量疑问的学员。
如何选择大数据机构
看是否允许实地考察，培训机构中有很多皮包公司，本身没有师资力量，只是一个组织机构，把想要参加培训的学员和希望兼职讲课的一线人员牵线搭桥组合到一起。这样对学员是不负责的。如果实地考察，和工作人员聊聊天，是很容易看出来的。
看创始人背景，创始人背景是怎样的，是否是大数据行业的技术大牛，技术底蕴是否丰厚，创始人在社会的公信度如何。试想一个非大数据行业的人创办的大数据培训机构，他能够教会你怎么样的技术，一个社会公信度不高的人，你难道能够指望他能够对学员负责任？
南京北大青鸟老师
南京北大青鸟老师
课程背景
随着信息技术的发展，大数据已经成为各大企业绕不开的话题，而南京作为一个多元化的科技城市，对于大数据的培养也越来越重视。因此，南京大数据培训课程应运而生。
课程特色
1、实战为主：课程注重学员实际能力的提高，以真实项目为基础进行讲解演练，让学员真正掌握大数据技术应用的核心。
2、线上线下完美融合：课程由专业的授课教师进行线下教学和线上答疑相结合，打造精准、高效的学习体验。
3、资深授课团队：授课团队均由海内外资深大数据专家组成，具备扎实的理论基础和丰富的实战经验，能够为学员提供最佳的大数据学习方案。
课程目标
1、了解大数据的基本概念，掌握常见的大数据工具和技术；
2、深入学习大数据处理和分析的方法，掌握数据清洗、挖掘、建模等技术；
3、能够利用大数据技术，完成数据预测、分析、处理、优化等任务。
学习对象
1、对大数据感兴趣的人士；
2、数据分析师、数据挖掘工程师、数据工程师等相关从业人员；
3、需要提高数据相关技能的IT从业者。
课程内容
1、大数据基础知识
2、Hadoop技术
3、Hive技术
4、Hbase技术
5、Spark与Scala技术
6、实战案例分析
学习时长
36小时
收费范围
5600-9800元（根据不同的课程、时间、地点收费不同）
学习收获
通过本课程的学习，学员将能够全面掌握大数据基础知识和常用工具技术的应用，具备丰富的大数据处理和分析经验，能够应对实际的数据处理需求和挑战。
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。作为南京大数据培训课程，我们将始终致力于为学员提供高质量、全方位的大数据培训服务，让每一个学员都能够顺利走上大数据这条智慧之路。
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