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大数据课程针对想要搞清楚大数据工作原理的学员，帮助学员通过实践与理论的结合，让学员系统学习hadoop、mapreduce和hbase等理论知识和hadoop生态环境，当然此课程也通过演示实际的大数据分析案例，使学员理解大数据分析的真实价值。在大数据学习过程中，掌握实际运用情况，获得进步和成长。

您可能关心的问题？

关心问题

在达内学大数据课程学习有什么优势？
刚大学毕业？面临转行？期望稳定发展？
没有IT行业学习的基础，学不会怎么办？
自己看视频能不能学会大数据？怎么学？

学大数据要做好哪些准备

选择学习大数据，后期工作内容就是大数据了，在做这个决定之前我们都是挣扎过，矛盾过，有很多的顾虑，经过深思熟虑，做的决定，提问这个问题的你，应该是处于做选择的时候，因为担心自己不符合额学习的条件，害怕选错。在做选择的时候只要是自己想做的都是对的，都是较符合自己的。然后剩下的就是沉下心修炼技术，不管以前有没有接触过，剩下的就是坚持和恒心了，学习一定是一件耐得住寂寞的事情，一个知识点，反复的使用、练习。另外在后期工作中会有一个bug要细心、耐心的排查问题在哪的时候，所以拥有一个良好的心态也是优异的开发人员基本素养。

核心优势，更胜一筹

01

注重实践
注重项目、注重技能，让所学知识能够合理运用，助学员获得工作经验
02

实验环境
达内配备ucloud云服务器，提供完全真实的互联网大数据开发部署环境
03

项目多易掌握
每个项目对应一个阶段知识点，从基础到进阶，真实对接企业工作流程

大数据应用领域

在运营方面，整合行业数据，形成地面公交、出租汽车、轨道交通、路网建设、汽车服务、港口、航空等领域的一体化智能管理。通过车载、运营数据的精确、实时采集，可以实现公交调度、行车安全监控、公交场站管理，支持公交安全、服务、成本管控的全过程管理和交互。通过打通出租汽车电调平台与互联网召车平台之间的信息渠道，可以提供多渠道便捷的召车服务，实现对出租汽车服务质量的动态跟踪、评估和管理。对轨道交通线网基础设施、运行状况、运营数据、服务质量、隐患治理、安全保护区等进行监测，可以实现安全管理和应急协同。

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