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目前是大数据行业快速发展的时期，我们的生活和工作处处都离不开大数据。随着信息产业的迅猛发展，行业人才需求量也在逐年扩大。所以，你还在等什么，快点加入学习吧！

大数据常见的问题有哪些

Frequently asked questions

你是否遇见以下几个问题?

大数据分析师的前景如何？

大数据分析师怎么报考的？

大数据需要掌握哪些技能？

大数据分析师的基本技能？

分析工具/编程语言。Excel是运用广，也是容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式需要熟练掌握。另外，还要学会一个专业统计分析工具，SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加有效。对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位需要的技能。另外，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。

大数据适合哪些人学习

Target Group

大学毕业生 icon
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。
技术爱好者 icon
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。
预转行人员 icon
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。
想不断提升 icon
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。

大数据技术学习建议有哪些？

IT技能：学习以Hadoop/ MapReduce为核心的计算机技术，力争能够研读原创性的论文，同时深入学习数据库原理与概念，利用网上各类开源资源，学习、熟悉、掌握和运用大数据相关的数据库技术，以及背后的思维与创意。
实践项目：在网络上开发一两个大数据相关的小型项目，如:股票交易数据挖掘、QQ群聊天纪录语义数据挖掘等，争取开发能够使用的软件或网页界面，将理论进一步应用到实际问题中。找份大数据的工作：对于大专院校的研究生，可以找相关的科研项目代替，以亲身体验大数据产品开发的难度，增强动手能力。

北京IT培训大数据班

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
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北京大数据分析培训中心

-- 让你成为数据分析领域的专业人士

课程背景

随着互联网的快速发展和智能化科技的不断更新，大数据逐渐成为互联网时代的一股强劲动力。而数据分析作为大数据的重要组成部分，不仅能够提供有力的支撑与决策，更是一个热门的就业方向，吸引了越来越多的人加入到大数据分析行列之中。为此，北京大数据分析培训中心应运而生，旨在帮助学员了解数据分析的基本知识，提高技术和实践能力，成为这一领域的专业人士。

课程特色

①专业认证课程：中心提供数据分析师认证类课程，全面的教学内容，助力学员快速获取认证资格。

②实战案例教学：基于真实案例，结合现实业务场景，引导学员逐步掌握数据分析的各种技能，并能够应用于实际工作中。

③讲师授课：中心聘请数据分析领域的专业人士，通过分享自身实践经验与技术案例，提高学员的思维能力与实践能力。

课程目标

①掌握数据分析的基本理论知识和技能，包括基础数据分析、高级数据分析和算法原理等。

②能够熟练使用各种数据分析工具，如SPSS、SAS、R语言等。

③能够应用数据分析解决实际业务的问题，提升工作中的绩效和决策效果。

学习对象

本中心的课程适用于从事数据分析、数据挖掘、商务数据分析等相关领域工作，或有志于从事该领域工作的人士，无基础或有一定基础皆可报名。

课程内容

①数据分析基础知识：数据类型、数据统计、数据分布等。