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大数据课程内容涵盖大数据岗位要求的必备技能，课程体系安排课程严密，围绕企业的需求，将理论知识与实践操作相结合，以实战项目导入教学体系，让学员在实战中提升能力。课程分为诸多的模块，针对于各个能力的提高学习，多方面覆盖大数据学习的知识点，让学员系统的提升大数据能力。

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对大数据感兴趣，想学习进入IT行业？

自学能力差，零基础怎么学好大数据？

想转入IT行业，学习大数据提升能力？

目前工作没前途，工资低，想转行IT行业？

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大数据岗位要求有哪些

熟悉常用数据挖掘算法：回归分析，决策树，随机森林，支持向量机等就大数据的学习而言，一般先学基础，再学理论，最后才是工具。从根本上讲，学习每一种语言都是以此为序的。学习数据分析的基本知识，包括概率论，数理统计。地基这样的东西还是要掌握好的啊，地基还不牢固，知识大厦容易倒哈。对目标行业有一定的理论知识；例如财务类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，否则到了企业就一脸懵逼。学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件从易到难：Excel、SPSS、stata、R、Python、SAS等。学习如何使用这些软件，然后是使用软件从数据清洗开始，逐步进行处理，分析，最后输出结果，检验和解释数据。

核心优势，更胜一筹

大连达内教育

处理海量数据

达内提供大数据云主机试验环境的机构，采用分布式架构处理海量数据，更大集群规模达到20台，详细清楚的监控各项任务的进展情况

硬件监控

监控ECS、RDS和SLB等各种云服务资源，通过HTTP , ICMP等通用网络协议监控互联网应用的可用性。

大数据应用领域

一是通过分析包含更多病患数据的大样本数据，预测模型和机器学习能发现之前未能发现的细微差别和模式。Optum实验室从EHRs中搜集30万病人的信息，为预测分析工具创建了一个庞大的数据库。这些工具将会帮助医生做出基于大数据信息的决策，从而改善病人的治疗。二是医疗机构正在通过持续性监控病人生命特征来提供更加具有主动性的治疗，各种监控数据能进行实时分析并及时发送警告给医疗服务提供者以便他们能及时了解病人病情的变化。通过机器学习算法进行实时分析能够帮助医生做出挽救性命的决策并且对一些病症进行有效干预。

大连达内大数据课程内容

阶段	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入门案例。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。
Java Web阶段	XML、HTML/Css、JavaScript、Jquery、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、Cookie/Session、JSP/EL表达式JSTL标签库、MVC 设计模式 / 三层架构、过滤器 / 监听器、JavaWeb 高级开发技术、数据库高级开发技术、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、推荐系统项目
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、推荐系统模型