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 |
预测性分析能力。预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特设统计分析、预测性建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、 机器学习 等。这些工具可以帮助企业发现数据中的模式，并超越当前所发生的情况预测未来进展。数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
可视化分析。不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让群众们以更直观，更易懂的方式了解结果。
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“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。
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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
大数据发展方向是什么？
学习大数据需要哪些条件？
大数据开发薪资待遇怎么样？
1.系统思维逻辑。大数据工程师需要具备很强的逻辑分析能力。一个公司里边大数据会有很多，方方面面的数据都可能被拿到手。而大数据工程师就需要从中找出哪些是对公司发展是重要的，哪些是不重要的。
2.沟通能力。大数据工程师需要具备一定的沟通能力。要知道大数据工程师的工作，不管是跟技术部门，还是非技术部门都是需要加强联系的。因此大数据工程师需要跟同事或者领导来不断沟通，才能提高工作效率。
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课程背景
随着数字化时代的到来，大数据成为信息经济时代最重要的资源之一。大数据技术的不断发展，在各行各业得到了广泛应用，大数据人才一直是各家企业争相争夺的人才。
课程特色
1. 课程灵活，支持自主掌握学习进度，随时随地学习；
2. 针对实际业务场景，学习内容直接可用；
3. 资深教练讲解授课，即时回答学员疑问；
4. 练习项目实战演练，提高实践能力。
课程目标
1. 全面掌握大数据技术，具备在企业实际项目中使用大数据技术的能力；
2. 掌握大数据处理和存储技术；
3. 熟练应用数据挖掘和机器学习算法；
4. 深度认识大数据分析和数据可视化的方法。
学习对象
1. 对大数据技术感兴趣的人士；
2. 从事数据分析、业务分析或人工智能行业的专业人士；
3. 在校学生或毕业生；
4. 有较强数学理论基础和计算机专业基础的个人。
课程内容
1. 大数据处理和管理技术：
· 巨型数据处理技术
· 数据管理技术
· 数据仓库技术
2. 数据挖掘和机器学习算法：
· 机器学习算法
· 分类算法
· 聚类算法
· 关联规则算法
3. 大数据分析和数据可视化方法：
· 数据挖掘模型构建
· 大数据分析模型建立
· 大数据分析和处理流程设计
· 数据的可视化展示
学习时长
根据不同课程设置，学习时长从数天到数月不等，具体课程安排请咨询在线客服。
收费范围
各课程学费不同，具体请咨询在线客服或到校咨询。
学习收获
通过此课程，学员可以系统性学习大数据技术及其应用，具备使用大数据技术处理和分析业务问题的综合能力，提高工作竞争力和职业发展空间。
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，感受课程氛围，了解课程方案。期待有缘相聚，共同学习进步！
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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