丰富的课程内容，紧贴就业市场需求设计
| 学习阶段 | 课程大纲 |
| 第一阶段 | HTML、扩展XHTML的使用、CSS样式表、DIV+CSS布局、盒子模型等 |
| 第二阶段 | Java编程语言、Java基础语法、流程控制语句、Java数组、类的成员之代码块、静态代码块与非静态代码块、一维数组与多维数组、数组的常见算法分析、操作数组的工具类Arrays等 |
| 第三阶段 | 面向对象和面向过程的理解、类和对象的创建与使用、封装、JavaBean、继承、多态、高级类特性、抽象类(abstract)，接口(interface)、常见设计模式、代理模式(Proxy)、内部类、匿名内部类等 |
| 第四阶段 | 集合框架、泛型、File类、IO流、java进程和线程、java同步操作synchronized、死锁问题、线程间通讯、Mysql管理和连接、多条件查找、数据库的事务处理、SQLz注入的防御等 |
| 第五阶段 | Javascript精讲、Servlet HTTP、JavaWeb开发环境的配置与使用、Servlet API调用、Servlet HttpServlet、Servlet生命周期、HttpServletRequest等 |
| 第六阶段 | mybatis的架构、springIoc容器装配Bean(xml配置方式)、AOP的底层实现、Spring的事务管理、MyBatis和Spring整合工程结构、SpringMVC框架使用、Hibernate框架、Hibernate体系结构和核心API、Struts框架等 |
| 第七阶段 | Linux运维、JVM调优、Java并发技术、Redis、MongoDB、Mysql进阶、Mycat、Docker、Zookeeper、Dubbo、SpringCloud、爬虫搜索、爬虫框架、Hdoop、HDFS、MapReduce等 |
| 第八阶段 | Hive原理和框架搭建、Hive命令、Hive常用函数、Hive编辑实践、Sqoop数据传输、Hbase原理和框架搭建、Hbase命令使用、Flume日志数据采集聚合传输、Oozie、Azkaban、mapreduce、flume、azkaban、商品推荐的实现思路训练等 |
| 第九阶段 | Storm、Kafka、Scala、Akka、Spark等10Python初级基础知识、Python高级基础知识、Python高级特性、IO操作、面向对象编程、内建模块和第三方模块、网络编程、界面编程、即时通讯系统等 |
细分分析。细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。
来源分析。流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
多年品牌实力，培训更值得信赖
“督学教辅练测”6维教学体系，智能学习平台根据学员能力差异提供专属学习方案，知识点场景化教学，解决学习与就业问题。
在这十余年服务学员的过程中，不断的打磨迭代课程多次，将课程改造成为简单，易学、易懂的练中学打怪升级的闯关学习模式。
不需要死记硬背理论知识，只要动手实操项目案例，相关的技能知识点你在操作项目的同时就能轻松掌握，教学品质看得见。
你想了解的问题，我们都帮你解答
怎么看适不适合学大数据？
大数据学习路线是怎样的？
学习大数据需要具备哪些技能？
数据分析师。更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次：
a）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（KPI）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？
b）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。
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课程背景
随着大数据时代的到来，大数据技术已经成为人才竞争的重要领域。越来越多的企业和机构开始重视大数据技术人才的培养。针对这种需求，大数据线上培训班应运而生。
课程特色
1.专业师资：全程由资深大数据专家授课。
2.实战案例：基于真实业务场景，让学员能够快速掌握实际应用。
3.定制课程：根据学员需求，提供可量身定制的课程。
4.交互式教学：与教师互动，学习效果更佳。
课程目标
1.掌握大数据处理的基础知识；
2.了解大数据领域发展趋势；
3.能够独立完成大数据分析与应用；
4.成为大数据技术领域的专业人才。
学习对象
1.大数据技术初学者；
2.从事与大数据相关领域的从业人员；
3.想要转型进入大数据领域的求职者。
课程内容
1.大数据基本概念与基础知识；
2.大数据处理与分析工具；
3.大数据技术在生产实践中的应用；
4.大数据安全与隐私保护；
5.数据挖掘及机器学习基础。
学习时长
学习时长根据不同课程的学习要求而定，一般在20-60学时不等。
收费范围
根据不同课程难度和学时的长度而定，参考价格在1000-3000元不等。
学习收获
1.掌握大数据处理与分析技能，提高自身技术能力；
2.学会运用大数据技术于生产实践，加速工作效率；
3.提高职场竞争力，跨足大数据领域。
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。我们期待为你的大数据学习之路提供支持与帮助！
培训项目：物联网培训、人工智能培训、python培训、数据分析培训、大数据培训、web前端培训、JAVA培训、嵌入式培训、单片机培训、C语言培训、C++培训
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