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课程设计专业化
岗位课程设计以名企项目实战闯关式学习为宗旨，知识点场景化教学，即学即用。
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
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2018年阿里云与职坐标正式合作，阿里云输送实战技术与经验，培养阿里云后备人才。
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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。
职坐标教你跻身互联网+时代
职坐标教育作为国内IT在线教学平台，依据企业对技术人才的岗位需求，制定全新的IT创新人才培养与就业战略目标，通过立体化的智能教学模式提高学员的职业实战能力，为无数梦想成为IT开发工程师的学子助力起航。职坐标IT培训与华为、阿里、腾讯、百度、微软等数千家企业达成学员培养、推荐与就业协议，解决就业难题。
课程背景
在大数据时代，需求量急剧增长的数据分析人才面临着与日俱增的压力。这也使得大数据相关职位日益火爆。但是，缺乏必要的培训和认证，则成为了限制人才提高和发展的致命弱点。
课程特色
1.深度解析与实践结合。本课程以融合大数据趋势研究和相关技术实践为基础，提供完整的学习路径；
2.知识框架急速生成。提供清晰的知识结构图，帮助学员高效管理知识；
3.“一站式”学习体验。提供精心制作的短视频、在线实践、实验练习以及一线创新技术实践，提供全方位的学习体验；
4.零基础也能够学习。适合初学者、各专业人士及需要数据化思维的工作者。
课程目标
1.掌握数据处理、数据挖掘、机器学习、数据可视化等技能；
2.了解实际场景中的大数据应用和实践方案；
3.熟悉Spark、Hadoop、Flink、Kafka和其他主要的大数据技术栈；
4.通过高质量的课程内容和实践环节，提升学习者数据分析能力和技能.
学习对象
技术人员、数据从业人员、机器学习爱好者、数据分析师等对大数据与实践方面有兴趣的人员。
课程内容
1.《数据预处理》为基础的学习模块；
2.《大数据处理》包括了Hadoop 生态圈、MapReduce、Hive和Spark等技能点；
3.《机器学习》包括线性回归和逻辑回归、决策树和随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、聚类分析等；
4.《数据可视化和故事telling》模块重点介绍如何将数据转化为可视化结果。
学习时长
12周，每周5-10小时不定。
收费范围
为了更好地推广和服务学员，现提供特别优惠价格，只需要5000元就能获得全套大数据线上课程及课程结营证书。
学习收获
学员能够熟练运用大数据技术，在实际工作中充分发挥大数据的价值。
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。我们期待与您一起共创美好的大数据行业未来！
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
