分析领域能够快速发展:数据隐藏的价值是非常巨大的,但是也需要IT技术不断发现和探索。随着应用层级的发展,企业用户会更加密切关注如何发现数据中的价值,使公司能够得到更快速的发展。IT基础设施已在不断的发展和完善,大数据分析也会迎来更加快速的发展,未来对大数据的挖掘技术和方法也将成为大家重视和关注的领域。中国拥有将近世界五分之一的人口,而且发展速度非常快,在未来中国不仅会产生巨大的数据量,也将为市场发展带来更有价值的数据和分析。无论是对国家,还是对个人,都将具有广泛的发展机会。
Frequently asked questions
技术诀窍。作为大数据分析师,经常跟软件,系统和数据打交道。如果你对技术理解有好奇心,并愿意继续学习这些技能,以跟上技术的发展,那么这将会为你成为数据分析师打下良好的基础。端到端的流程中涉及到许多系统和数据,掌握技术诀窍将使你更容易理解它们的连接方式以及由谁负责哪个部分,对数据价值链了然于胸,也就能够更好地将分析内容插入报告的上下文中。对此,你需要知道:数据来自哪里?为什么收集数据,怎么收集数据,以及由谁收集?数据经历了哪些转化步骤?数据存放在哪里?你如何访问数据以及谁有权访问数据?你可以使用哪些工具进行分析?你的利益相关者存在什么问题?
Target Group
缺乏工作经验和技能,对未来没有明确的规划,期望通过学习大数据跻身IT行业的人员。
有较强的学习思维和逻辑能力,能应对复杂业务场景处理,对大数据技术感兴趣的人员。
目前的工作待遇不理想,上升空间有限或已经进入职业瓶颈期,想要突破转行的各行各业人士。
具有一定的大数据技术理论基础,需要了解大数据技术在实际业务中如何使用的人员。
Big Data Class
JavaSE |
|
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 |
SQL简介、SQL表的概念、数据库的安装卸载、登录MySQL和MySQL常用命令、MySQL中常用的基本数据类型、数据库DDL操作、数据库DQL操作、数据完整性、数据库的索引操作、表与表之间的关系、多表查询、常见函数应用、数据备份与恢复、JDBC原理、JDBC的实现、JDBC实例-模拟登陆、SQL注入问题、xml和json讲解、数据库事务、连接池、连接池原理、常用的三方连接池DBCP、C3P0和Druid、DBUtils三方工具的使用 |
更多课程内容请咨询客服!! |
北京大数据培训多少钱
一文
课程背景
随着社会信息化的深入,大数据应用日益普及,对于企业及个人而言,巨大的发展潜力已逐渐被挖掘。北京大数据培训机构的崛起,旨在满足市场对大数据人才的需求,也为爱好者提供了更多学习渠道。
课程特色
1.针对性强:大数据行业的每个领域都可以很好地覆盖,根据公司和学员需求,可以提供个性化培训。
2.深度剖析:课程深入分析数据采集、数据分析、数据可视化以及运用不同的编程语言(如Python、R)等领域,并且带领学员了解实际应用场景。
3.专业师资:授课教师均为行业专家,具备丰富的大数据实战经验和严谨的教学能力。
课程目标
1. 理解大数据的基本概念和知识,熟练掌握大数据的采集与处理技巧。
2. 掌握大数据分析基础与方法,能够运用机器学习和深度学习等技术实现数据挖掘。
3. 熟练掌握数据可视化工具及其使用技巧,能够呈现数据的分析结果。
4. 能够运用不同的编程语言开发大数据相关的应用。
学习对象
1. 技术型从业者:IT工程师、数据分析师、数据开发工程师、Java开发工程师等;
2. 数据分析愿意者:金融、医疗、教育以及其他领域的数据采集员、分析师等;
3. 自学上路者:对数据分析感兴趣的各个领域的学生和工作者。
课程内容
1. 数据采集:Web数据的爬取和清洗、Hadoop和Spark等大数据框架。
2. 数据分析:统计学基础、数据挖掘、机器学习和深度学习。
3. 数据可视化:使用Tableau构建数据可视化。
4. 编程语言:Python、R语言在数据分析中的应用。
学习时长和收费范围
大多数大数据培训机构的学习时长需要4-6个月,每周2-3次课程,一节课2-3小时,学费在1万元 - 2万元之间不等,并且不同学校收费差异较大。
学习收获
1.领悟专业技术,深入了解大数据的工作原理和领域应用。
2.提高分析能力,能够运用多种数据工具分析数据,调整数据分析策略和模型。
3.增强软件技术实际应用能力,能够自主开发大数据相关的应用,使其更符合企业需求。
结语
以上信息仅供参考,具体收费和课程内容可与学校咨询。此外,有些大数据培训机构会提供免费体验课程,可以联系在线客服进行预约。对于大数据学习者来说,最重要的是坚持不懈地学习,不断提高自己的实践能力,逐步提升自己的竞争力。
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
¥询价1453人关注
¥询价2736人关注
¥询价2607人关注
¥询价3389人关注
¥询价7821人关注
¥询价9423人关注
¥询价8501人关注
¥询价9167人关注
¥询价1105人关注
¥询价970人关注