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
企业数据管理。企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。
数据安全研究。数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
数据科学研究。数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。
Frequently asked questions
全体数据——在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制。大数据具有混杂性——研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求准确度;之前需要分析的数据很少,所以我们需要尽可能准确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对准确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的准确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
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 |
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MySQL+JDBC |
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课程背景
北京大数据开发培训班的课程背景是市场对大数据人才的需求。
课程特色
1. 知名企业合作:课程与知名企业合作,提供实际项目实训;
2. 全方位学习:从理论到实践,包含数据采集、处理、分析、可视化等全方位学习;
3. 实战项目:项目模拟真实的企业场景,帮助学生更好地应对实际工作;
4. 导师团队:导师来自于业界经验丰富的大数据工程师,提供一对一指导。
课程目标
1. 熟练掌握大数据工具和技术;
2. 掌握数据处理与分析的方法;
3. 能够独立进行大数据项目开发;
4. 能够将数据分析结果可视化呈现。
学习对象
1. 对大数据感兴趣的相关领域人员;
2. IT行业从业人员;
3. 高校大数据相关专业学生。
课程内容
1. 大数据概述及其应用场景;
2. 大数据处理工具及其使用方法;
3. 数据采集与数据清洗技术;
4. 数据分析及其相关算法;
5. 可视化工具及其使用方法。
学习时长
共计50个学时。
收费范围
收费标准一般在4000-6000元。
学习收获
1. 掌握大数据工具和技术,有能力应对行业需求;
2. 对大数据处理和分析有了更深入的了解;
3. 通过实战项目,更好地理解了大数据应用;
4. 能够将数据分析结果直观地展现。
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。相信在北京大数据开发培训班的学习中,能够获得更多有用的知识和实践经验。
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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