1、成为数据技能超强的产品经理。产品经理的工作非常综合,既考验创意创新,也需要对用户行为和产品的逻辑进行深入的研究,经验丰富的数据分析师往往视野开阔,容易站在宏观层面去思考内在的联系。数据分析师有好的产品感觉。以超强的数据分析能力作为背书,向产品经理发展,思维方式的优势,很容易让一个对数据敏感的产品经理脱颖而出。
2、成为管理或战略决策者。事实上,除了公司高层,数据分析师是可以站在高处俯视全局的人。一家互联网公司的各项工作,几乎都可以在数据上直观体现出来。强大的分析和思辨能力,使数据分析师拥有鹰一般的眼睛。深度参与公司的管理和商业行为,成为一个谋划者甚至决策者,是数据分析师可以上演的逆袭。
Frequently asked questions
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”。
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 |
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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 |
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 |
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课程背景
随着信息时代的到来和大数据产业的崛起,北京地区大数据人才需求量急剧增加。北京大数据专业培训班应运而生,旨在为广大学习者提供系统、全面的大数据技能培训。
课程特色
1.全面:包含大数据技术、经典案例解析、实践项目等内容
2.实战:以微服务、云原生为理念,贴近实际项目应用场景
3.阶段性:分为初中高三个阶段,逐步提高学员的实践能力
4.导师团:由多位资深大数据工程师和数据科学家亲自授课,保证教学质量
课程目标
1.熟悉大数据技术体系,掌握相关工具的使用
2.能够独立完成大数据相关的开发和应用项目
3.具备数据科学、数据分析的基础能力
4.为学员提供广阔的就业机会和职业发展空间
学习对象
1.对大数据技术感兴趣的初学者
2.已从事大数据相关工作或希望从事该行业的人士
3.想要提升大数据技能的技术人员以及企业管理层
课程内容
1.大数据技术基础篇
2.大数据生态系统篇
3.大数据开发实战篇
4.数据科学与机器学习篇
5.大数据项目实践篇
学习时长
初中高三阶段总计3个月,每阶段1个月。
收费范围
具体收费标准需根据学员的学习方案和课程阶段而定。请联系在线客服咨询。
学习收获
1.深入了解大数据技术体系,掌握相关工具的使用
2.具备大数据开发和应用能力,能够独立完成大数据相关项目
3.提高数据分析和科学能力,掌握机器学习等算法
4.拓宽就业领域,提高职业发展空间
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。我们期待,您能在北京大数据专业培训班中收获满满的技能和经验,为您的职业道路添砖加瓦!
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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