大数据写入政府工作报告,被列入国家发展战略,助力中国经济从高速增长转向高质量发展
可视化工具开发。可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能创建者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。
信息架构开发。大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
Frequently asked questions
没有开发经验能学大数据吗?
现在想转行大数据,可以吗?
现在学习大数据还有前途吗?
大数据(big data)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
Employment Orientation
Big Data Class
JavaSE |
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主题 |
主要内容 |
Java基础语法 |
计算机理论介绍、编程基础—进制分类,进制转换等、JDK的安装与环境变量的配置、注释、数据类型、标识符、变量和常量、转义字符、数据类型转换、常用运算符、分支流程控制-if、分支流程控制-switch、循环流程控制-while、循环流程控制-for、方法的定义与调用、方法的参数与返回值、方法的重载、方法的递归、数组的定义与元素访问、数组的内存分析、数组的常见操作、数组排序 |
Java面向对象 |
面向对象与面向过程、类的设计、对象的实例化、对象的内存分析、类中成员的访问、类是一种自定义的类型、this关键字、包(package)的创建与使用、构造方法、private关键字与属性封装、单例设计模式、继承基本的概念、继承中的特点、继承中的构造方法、方法的重写、final关键字、super关键字的使用、Object类、对象的转型、instanceof关键字、抽象类与抽象方法、接口 |
常用类、异常、集合 |
Lambda表达式、内部类、包装类型、常用类Random、Date、SimpleDateFormat、Calendar、枚举、异常定义、常用结构、finally关键的应用、自定义异常、String类常用方法、StringBuffer/StringBuilder的常用方法、正则表达式、集合框架Collection、集合中元素排序、Collections工具类、泛型、集合框架Map、HashMap集合、TreeMap集合、可变参数、Arrays工具类、基本数据结构 |
Java多线程和IO |
多线程概念、并发与并行、创建线程的方式、线程常用方法、线程生命周期、临界资源问题、同步代码段synchronized关键字、同步方法synchronized关键字、lock和unlock、线程死锁、生产者消费者设计模式(一对一)、懒汉式单例设计模式中的线程安全问题、File常用方法、流的基础、流的分类、字节流、字符流、转换流、缓冲流、对象流、Properties文件操作、NIO和NIO.2(缓冲区、通道、Paths.get、Files)、Class类、Class获取对象的三种方式、Constructor构造方法、Field 属性、Method方法、反射实例 |
MySQL+JDBC |
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课程背景
北京大数据培训班是一门为想要在大数据领域深入了解、实践的学习者量身定制的培训课程。随着大数据技术的广泛应用,对大数据人才的需求越来越高,本课程旨在培养实际能力,适应企业实际需求。
课程特色
1. 全面而深入的课程:课程内容包括数据挖掘、机器学习、大数据处理、数据可视化等领域,针对每个领域的核心技术进行深入浅出的讲解。
2. 实战案例:将新媒体、社交媒体、金融、电商等行业的真实场景作为案例,让学生在实战的过程中快速上手。
3. 核心课程团队:我们的核心老师均来自国内知名互联网公司,具有丰富的实战经验和教学经验,并能够针对企业实际需求,进行实际指导和辅导。
课程目标
1.了解大数据领域的核心技术与流程。
2.掌握数据处理、分析、挖掘等技能,完整掌握数据处理的流程。
3.能够在具体的数据场景中运用所学技能。
4.能够为企业数据决策提供有价值的数据分析与预测。
学习对象
1.想要在大数据领域深入了解、实践的学习者。
2.医生、律师、企业高级管理人员等想要通过数据化思维实现自我提升和业务拓展的人群。
课程内容
1.数据预处理,包括数据清洗、数据集成、数据变换与规约等。
2.数据挖掘的基本算法,包括聚类分析、关联分析、分类与预测等。
3.机器学习理论与实践,包括监督学习、无监督学习等。
4.大数据处理技术,包括MapReduce、分布式存储系统等。
5.数据可视化的实现技术,包括Python数据分析与可视化、D3等可视化框架。
学习时长
本课程为1个月或3个月,学习时长可选,实际上课时间为64个课时。
收费范围
1个月课程费用为18000元,3个月课程费用为48000元,具体收费情况可前往官方网站或咨询在线客服或电话咨询。
学习收获
通过本课程的学习,学员将获得对大数据领域关键技术的全面理解,熟悉大数据的开发流程,并能够灵活高效地应用掌握的技术解决实际问题,具备在大数据领域内发展的基本条件。
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,提前感受本课程的教学实力与特色。我们课程设计人性化,老师热情负责,为您提供权威、专业、实用的教学资源,快速提升大数据技能水平。
培训项目:前端HTML培训、Java培训、Python培训、物联网培训、UI培训、UE培训、网络安全培训、软件测试培训、云计算培训、大数据培训、互联网运营、视频剪辑培训
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