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大数据时代中，掌握开发技术，让专业领域中的技术开发人才能够满足职业发展的需要。针对JAVA大数据开发人才方面，需求量大的特点，开设了大数据开发培训课程，经过专业的基础知识的教学，满足学员多样化成长的需要，学习专业的技术，为学员提供更多的工作业指导，培养更多的计算机领域人才。

上海达内大数据课程内容

课程名称	教学内容
JavaSE 阶段	Java发展历程、Java的技术结构、JDK的下载及安装、HelloWorld入门例子。关键字、标识符、注释、字面量、进制及其换算、变量、数据类型及其转换、运算符、流程控制数组、二维数组、方法。
	面向对象与面向过程比较、类与对象的关系、成员变量与局部变量、构造方法this 关键字、代码块。面向对象的特征（封装、继承、多态)、super关键字、权限修饰符、方法的重写static、final、abstract接口、内部类、包、垃圾分代回收机制
	object.String、Pattern、包装类、Math、BigDecimal、Date、Calendar。异常、集合、Map、泛型、迭代器、比较器。Io、线程、套接字。
	反射、注解、断言。jm内存大小调节、常见回收机制。接口中的默认方法、Lambda表达式，函数式接口、时间包。版本控制概念、Git发展历史、Git安装配置、Git版本库管理、Git版本控制、Git远程仓库、Git分支管理、Git标签管理、码云介绍。
JavaWeb 阶段	XML、HTML/Css、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式JSTL标签库
JavaWeb 阶段	MVC 设计模式 / 三层架构、过滤器 / 监听器、JavaWeb 高阶开发技术、数据库高阶开发技术、EasyMall 项目开发
JavaEE 框架阶段	Spring、SpringMVC、MyBatis、EasyMall项目重构及开发、Springboot、SpringBoot重构EasyMall项目
大数据互联网架构阶段	Linux、云平台使用、Redis 与 SpringBoot整合、Mycat 与 SpringBoot整合、Rabbitmq与SpringBoot整合、lucene、ElasticSearch与SpringBoot整合、爬虫、Ngnix、Easymall 项目整合、SpringCloud 微服务整合
大数据框架阶段	大数据 java 加强、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra 项目、Storm、Kafka、分布式编程思想、网站流量分析项目、SCALA、SPARK、介绍系统项目
大数据框架阶段	Python 语言及爬虫、数据可视化、统计学基础、R 语言基础、回归模型、正则化模型、决策树模型、判别模型、聚类模型、贝叶斯模型、SVM 模型、介绍系统模型

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大数据需要学习什么技术

1、学习大数据一定要掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到工作的层次，但是一定要掌握Linux系统的基本操作。能够处理在实际工作中遇到的相关问题。
2、学习SQL，大数据的特点就是数据量非常大，因此大数据的核心之一就是数据仓储相关工作。因此大数据工作对于数据库要求是非常的高。甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。

核心教学优势，专为提升设计

电商项目

对飙京东/淘宝后台，模拟企业级开发，从0到1搭建企业级架构的电商网站后台，涵盖Maven、Nginx、Jsonp等技术。

系统项目

基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像，描述用户特征，为后续营销提供数据支持，涵盖hive、spark、kafka等技术。

日志分析

经过js埋点技术从用户端收集各类信息进行统计，包括： PV、UV、VV、BR等，涵盖数据收集、数据处理等技术。

电商项目

系统项目

日志分析

大数据工程师介绍

大数据管理师是指利用数字化办公软件平台，进行企业及组织人员架构编辑、组织运营流程维护、工作流协同、大数据决策分析、企业上下游在线化连接，使企业组织在线、沟通在线、协同在线、业务在线、生态在线，实现企业经营管理在线化、数字化的人员。
通俗的说，就是一个完成企业数字化全面升级的管理员，不仅要定规划方案，还要熟悉业务和人事去做培训，同时还是高管领导的特别助理，帮助他们去理解和掌握数据和数字化管理工具，可以说是一个非常有建设性和挑战性的工作了。数字化已是大势所趋，对于企业而言，数字化转型已经不会再是一道选择题，而是一道生存题。尤其是在竞争日益激烈的市场环境下，面对外部环境的诸多“不确定性”，实现数字化管理，提升管理效能，推动企业降本提效增收，已经成为好企业的标配。

达内教学环境展示

课程背景

随着数码化时代的到来，数据已成为企业和社会进步的驱动力。上海大数据培训以此为背景，旨在培养行业专业人才，满足各行业对大数据的应用和管理需求。

课程特色

1. 专业的师资力量：课程由上海大数据行业领军人物和资深数据分析师授课。

2. 灵活的学习方式：提供线上和线下两种学习模式，让学员选择适合自己的学习方式。

3. 实战为主的教学方式：课程深入浅出，以案例为基础，让学员快速掌握大数据技能。

课程目标

1. 掌握数据分析的基础理论和方法，能独立分析并解决问题。

2. 掌握大数据的采集、处理、分析和可视化方法，具备数据工程师的专业素养。

3. 掌握机器学习和人工智能的基本概念和应用，为大数据领域未来的发展做好准备。

学习对象

1. 企业管理层及数据分析师。

2. 从事数据处理、分析、挖掘、可视化的从业人员。

3. 想要切入数据分析领域的初学者。

课程内容

1. 数据分析基础入门。

2. 大数据处理与管理。

3. 构建数据仓库和数据挖掘。

4. 机器学习和人工智能应用。

5. 典型案例分析。

6. 案例实践。

学习时长

课程时长共计120学时，分为基础课程和进阶课程两大模块，每个模块各60学时。

收费范围

具体收费标准需到校咨询，根据学员选报的课程模块和学习方式不同，收费也会有所不同。

学习收获

通过本课程的学习，学员将获得系统的数据分析知识和技能，具备丰富的实战经验和能力，为企业提供数据支持。

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。上海大数据培训以专业的师资力量和实战为主的教学方式，旨在培养行业专业人才，满足各行业对大数据的应用和管理需求。

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认证 7 年

成立：2014年

培训项目：UI设计培训、java培训、软件测试培训、web前端培训、linux云计算培训、网络运维培训、大数据培训、python培训、人工智能培训、UE 培训、网络安全培训、影视后期培训、视频剪辑培训、平面设计培训、电商培训、美工培训、网络营销培训、新媒体运营、抖音运营、UE设计培训、C4D设计培训