芜湖大数据周末班-地址-电话-芜湖北大青鸟培训

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大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

多样化辅导，全面性针对

项目案例
综合运用技能点，提升代码熟练度，规范度，提高软件的质量意识。
阶段项目
小组开发接近企业真实开发的项目，提高编程能力；学习业务知识。
毕业设计
专业老师指导，按照真实项目开发流程来开发项目，提升就业能力。
体验训练
理论与实训相结合，在体验和感悟中培养和提升个人综合职业素养。

芜湖北大青鸟大数据课程简介

课程大纲	核心技能点	核心能力培养
第一阶段：Java基础	Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析深刻理解面向对象思想，掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题，具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力，为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。	熟练使用MyElipse开发Java程序会使用Java编写常用的流程控制语句理解并掌握面向对象思想及其三大特性能够灵活运用Java常用类解决实际问题会使用集合框架存储数据、I/O技术操作文件能够实现多线程及网络编程
第二阶段：JavaWeb网站开发	HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN 能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发，并在真实生产环境下进行项目发布	了解B/S架构运行原理掌握网页的开发和设计技能掌握JavaWeb核心开发技能掌握Linux应用部署和监控技能掌握基本的JavaEE应用设计和开发技能锻炼学员团队协作能力
第三阶段：SSM/SSH框架	MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库能够胜任垂直架构下的Java开发工作，熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。	掌握SSM/SSH框架核心技能及应用开发技能掌握Oracle数据库设计和应用技能学会使用Git进行项目代码版本管理学会使用Maven进行项目构建管理
第四阶段：基于分布式微服的互联网架构	分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作	培养学员基于分布式项目的业务架构、应用架构、技术架构、安全架构、网络拓扑架构等的设计和代码开发能力，以及在部署策略等方面的综合能力培养学员分布式项目下核心业务处理能力培养学员在分布式项目下对于高并发、数据最终一致性、性能优化等问题的解决处理能力
第五阶段：Python爬虫+ELK+分析	Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana 能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。	掌握Python编程具备Python的爬虫开发、数据获取和整理等能力能够使用ELK进行数据导入、查询和集成
第六阶段：Hadoop生态圈	HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase 能够胜任：Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。	掌握Hadoop集群配置与管理掌握HDFS文件操作掌握分布式计算原理掌握基于Hive的数据ETL和数据查询掌握HBase数据存储掌握数据导入导出
第七阶段：Spark技术栈	Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau 能够胜任：Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师	掌握Spark集群配置与管理，以及Spark离线计算具备Scala和Python编写 Spark应用的能力具备在企业数据湖中建立数据流程/通道、实施数据监管、规范数据管理和确保数据安全具备数据采集、数据变换、数据建模、任务调度以及与企业应用的数据集成的能力具备多种NoSQL数据存储的能力掌握Hive/Spark实施数据变换、BI工具与 Hive、 NoSQL 的集成掌握用户兴趣取向分析/航班飞行网图分析/电子商务消费行为分析/用户交易欺诈分析案例的具体实现
第八阶段：实时流处理平台	Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts 能够胜任：大数据开发工程师、大数据架构师	掌握Apache NiFi/Kafka/Flume/Spark Streaming的集成使用具备实时流数据存储、计算、查询的能力具备多种流处理框架的运用能力掌握多种常见可视化工具的使用掌握股票流数据实时分析/舆情分析案例
第九阶段：机器学习	Spark Mllib 能够胜任：大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师	掌握Spark机器学习数据结构及流程掌握分类,聚类和推荐模型掌握垃圾邮件分类

我们为什么要学大数据？

因为大数据分析能够增加数据分析专业人员的工资。就目前而言，随着需求稳步增长，供应依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。在印度，像现在这样，数据分析专业人士的平均支付比其他IT专业人士的平均水平高出50%。这样确实吸引了很多的人走进数据分析行业。还有一个原因是大数据分析可以增加就业机会。现在随着公司开始意识到他们无法全面收集，解读和使用数据，他们开始寻找可以这样做的专家。如果要查看所有主要的就业机会平台，那么将看到越来越多的职位发布寻找数据分析师和顾问。具有这一特殊技能的专业人士的需求正在上升，而供应仍然很低。所以很多人都是比较想做这个工作的。

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人脉扩展
学校会举办杰出校友会及校友座谈会，扩展学生的人脉。
就业保障
入学即签订就业协议，为每一位学子安心就业保驾护航。
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万余家企业建立合作关系，为学员搭建与企业之间的桥梁。

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学会大数据之后有哪些较好的发展方向？
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学习大数据需不需需要很高的学历呢？

学习大数据的常见误区

大数据意味着“很多”数据。目前，大数据已经成为一个流行词。但人们通常对它真正的含义还是不清楚。有些人将大数据简单地认为是大量的数据。但是，这并不完全正确，它比这稍微复杂一些。大数据是指一个数据集，无论是结构(如数据表)或非结构化(如元数据从电子邮件)结合的数据，如社会媒体分析或物联网数据，形成一个更大的故事。大数据故事说明组织很难用传统的分析技术来捕获发生的趋势。丰田研究院的数据研究总监表达了一个很好的观点：“数据也有质量。这就像水一样：玻璃容器中的水是非常易于管理。但是，如果混杂在洪水中，这将是压倒性的灾害。”他说，“在数据分析系统中，工作在一台机器的的数据将被冲走时，其数据规模将增长100或1000倍。所以，当然，原型虽小，但其架构却很大。”

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