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
Employment Orientation
大数据自身能够创造出更多的价值:大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开,数据价值化将开辟出广大的市场空间,重要在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用,大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域,大数据技术已经得到了较为广泛的应用。
大数据推动科技领域的发展:大数据的发展正在推动科技领域的发展进程,大数据的影响不仅仅体现在互联网领域,也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域,大数据也起到了重要的作用,尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面,大数据正在成为智能化社会的基础。
Frequently asked questions
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。
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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北京大数据分析培训学校
——打造专业数据分析人才
课程背景
在当今数字化快速发展的时代,数据分析作为一种热门技能,正在越来越受到人们的关注和追捧。北京大数据分析培训学校致力于为学员提供专业的数据分析培训课程,让每个人都能够了解和应用数据分析技能。
课程特色
1. 一对一辅导:根据个人的情况制定一对一的学习计划,帮助学员快速掌握数据分析技能;
2. 实战项目:涵盖多种行业实际案例,让学员在实践中掌握数据分析技能;
3. 互动教学:讲师通过布置作业、提问互动等方式,让学员更深入理解课程内容;
4. 小班授课:每个班级不超过10人,确保师生之间的交流和学习效果。
课程目标
1. 掌握大数据分析的基本概念和技能;
2. 学习并掌握主流的数据分析工具;
3. 熟悉数据分析、处理和探索的基本流程;
4. 了解常见的应用场景和数据分析方法。
学习对象
1. 想从事数据分析相关行业的初学者;
2. 已经从事数据分析的人;
3. 对数据分析感兴趣的任何人。
课程内容
1. 大数据基础知识;
2. 常用数据分析工具;
3. 数据挖掘与建模;
4. 数据可视化;
5. 案例分析实战。
学习时长
课程时长根据不同的培训方案而定,一般为1-3个月。
收费范围
收费详情请咨询在线客服或到校咨询。我们提供免费体验课程服务,让学员更好地了解课程内容和培训情况。
学习收获
通过本课程的学习,学员可以掌握大数据分析的基本概念和技能,了解常见的数据分析方法,熟练运用主流的数据分析工具,掌握数据分析的基本流程和技巧,能够在实践中运用数据分析技术,提高数据分析能力。
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,预约免费体验课程。北京大数据分析培训学校致力于为学员提供专业、全面的数据分析课程,帮助每个人成为专业的数据分析人才。
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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