Big data learning questions
学完大数据能做什么？
大数据和统计学有什么区别？
大数据的工资高吗？大概多少？
趋势：增强现实(AR)与虚拟现实(VR)。拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。增强现实(AR)是相对容易被误解的，相比起虚拟现实(VR)来说，它不是单纯被创造出来的--而3D建模、模拟世界这样的纯粹被创造出来的东西更好理解。所谓现实，就是我们肉眼看得到的、耳朵听的见的、皮肤感知的到的、身处的这个世界。如果广义的说，在现实的基础上利用技术将增添一层相关的、额外的内容，就可以被称为增强现实。
Content of big data training course
| 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 |
Core advantages of big data course
督学指导
监督学员日常考勤，组织班级图案件活动和学员激励，帮助学员解决学习和生活中的问题。
学习交流
在学习和作业过程中相互交流学习到的经验技巧，有目的的培养学员的团队沟通协作能力。
阶段考试
闯关式学习，享受学习乐趣，边学边测，掌握章节知识点，判断学员是否能够进入下一个阶段学习。
可申请重修
课程学习结束后，发现自己还没有完全掌握相关知识点，或者希望巩固有关知识点，可以申请重修。
1. Java编程技术。Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。
2.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。
What do you know about me
随着互联网和技术的发展，数据量的增长速度呈现几何级数增长。大数据技术已经成为许多企业解决高效率和高质量问题的关键因素。因此，每个行业都需要大量具备大数据专业技术知识和技能的专业人才，以应对数据分析和处理方面的问题。上海大数据培训班就是为了满足这种市场需求和培养合格的大数据人才而设立！
课程特色
—— 突出课程的独特之处
1.专业师资：全国首屈一指的专业师资队伍，多年从业经验，提供从最基础的大数据知识到核心技术的教学。
2.实名认证：课程结束时将会被知名互联网企业实名认证，实现就业目标。
3.实践项目：融合多年院校教育理念，注重实践项目，让学员更好地了解大数据相关技术。
4.学习保障：学习期间由导师全程辅导，支持在线咨询，随时解答疑问。
课程目标
—— 明确学习目标
1. 了解大数据相关的基础理论知识。
2. 熟悉大数据相关的处理技术和工具。
3. 培养大数据分析的思维和实践能力。
4. 能够自主分析和解决实际问题。
学习对象
—— 适合的学员群体
1.毕业生：想要快速开启大数据学习之路的毕业生。
2.工作人士：希望通过培训提升自己的职业技能的IT和数据行业从业者。
3.企业内部员工：为企业提供高端大数据知识咨询的企业内部员工。
课程内容
—— 具体课程内容的介绍
1.大数据概论：大数据定义、特点、发展历程。
2.数学基础：线性代数、高等数学、概率论与数理统计。
3.计算机基础：操作系统、计算机网络、数据结构、算法。
4.大数据技术：Hadoop、Hive、Spark、Storm等开源大数据框架。
5.数据挖掘与机器学习：KNN、朴素贝叶斯、决策树、神经网络等机器学习常用算法。
6.大数据可视化：JavaWeb以及Bootstrap等可视化工具。
7.实践项目：实际项目案例演练，让学员理解大数据的处理过程。
学习时长和收费范围
—— 学习时间和费用的介绍
该培训班为期三个月，共486小时。由于学员背景和市场变动，学费请咨询在线客服或拨打学校咨询热线获取相关费用。
学习收获
—— 参加培训班的收获
在课程学习中，学员能够掌握大数据处理中的理论知识和实际案例，并且实现了以下目标：
1.能够掌握大数据处理中的各种技术。
2.具备大数据相关科学的分析思维和实践方法。
3.学习培训班后可以申请相关企业的实习和工作。
4.更好地满足社会对大数据人才的需求。
结语
—— 温馨提示和联系方式
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。如有需要，培训班将根据学员的需求进行个性化的跟进，提供更加优质的教学服务。
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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